1390 SAVEZNI ZAVOD ZA STATISTIKU Priručnik za pripremanje stručnog ispita za zvanje „statističar cc OSNOVI STATISTIKE I napisao Dr Marjan Blejec Štampano kao rukopis Preštampavanje zabranjeno Beograd, maj 1961. PRIRUČNICI ZA PRIPREMANJE STRUČNIH ISPITA Priručnik za pripremanje stručnog ispita za zvanje „pomočni statističar“ sv. 1 — Osnovi statistike i statistička tehnika — Boris Depolo sv. 2 — Matematika — Boris Depolo Priručnik za pripremanje stručnog ispita za zvanje „statističar“ I Osnovi statistike (u dve sveske) — Dr Marjan Blejec (prva odštampana) II Posebne statistike sv. 1 — Demografska statistika — Dr Živko Šifrer sv. 2 — Statistika rada — inž Bogdan Babič sv. 3 — Statistika narodnog dohodka — Miodrag Nikolič sv. 4 — Statistika poljoprivrede — inž Aleksandar Stanojevič (odštampano) sv. 5 — Statistika industrije — inž Borislav Dereta i Miodrag Nikolič sv. 6 — Statistika saobračaja — inž Srečko Stanič sv. 7 — Statistika spoljne trgovine — Dr Aleksandar Musulin (odštampano) sv. 8 — Statistika unutrašnje trgovine — Vladimir Bence Statistika ugostiteljstva — Jaroslav Navratil Statistika turizma — Jaroslav Navratil (odštampano) sv. 9 — Statistika cena i životnog standarda — inž Bogdan Babič sv. 10 — Statistika prosvete i kulture — Zora Štajman Socijalna statistika — Zora Štajman Statistika sudstva — Zora Štajman Politička statistika — Ivanka Ginič sv. 11 — Statistika zdravstva — Dr Bojan Pirc lil Matematika (u dve knjige) — Vojislav Balaban (odštampano u seriji „Priručnici i dela“) SAVEZNI ZAVOD ZA STATISTIKU Priručnik za pripremanje stručnog ispita za zvanje „statističar cc OSNOVI STATISTIKE I napisao Dr Marjan Blejec Štampano kao rukopis Preštampavanje zabranjeno Beograd, maj 1961. II i13 3 O Izdaje i štampa Savezni zavod za statistiku, Beograd, Kneza Miloša 20 Odgovara direktor Novak Ante, Beograd, Kneza Miloša 20 Štampano u 1000 primeraka. Cena 400 dinara. NAPOMENA IZDAVAČA Savezni zavod za statistiku izdaje ovaj Priručnik namenjujuči ga,u prvora redu služ- benicima sa srednjom stručnom spremom, za pripremanje državnog stručnog ispita za sticanje zvanja "statističar"., kao i za njihovo lično stručno usavršavanje. U tom cilju Priručnik je prilagodjen, kako u pogledu sadržaja tako i u pogledu načina iz laganja, programu za polaganje državnih stručnih ispita za zvanja u statističkoj štruci, koji je propisan 1955 godine. Priručnik je sastavio dr Marjan BLEJEC, vanredni profesor Ekonomskog fakulteta u Ljubljani.dok je konačnu redakciju Priručnika izvršila posebna komisija, koju je obrazovao Savezni zavod za statistiku u cilju stručnog, programskog i terminološkog uskiadjivanja svih priručnika koje taj Zavod izdaje. Nomisiju sačinjavaju: inž. Bogdan BABIČ! načelnik Odelje- nja statistike cena i životnog standarda Zavoda za statistiku NR Srbije, Milenko BAN, načel¬ nik Odeljenja demografske statistike Saveznog zavoda za statistiku, dr Bogdan NIKOLAJEVIČ^ direktor Više statističke škole u Beogradu i Miodrag NIKOLIČi načelnik Odeljenja industrijske statistike Saveznog zavoda za statistiku. S obzirom na činjenicu da program za polaganje državnih stručnih ispita u statistič¬ koj službi još nije konačno utvrdjen te, prema torne, može doči do izvesnih izmena u njemu, o- vaj Priručnik je štampan kao rukopis. U Poglavlja .koja tretiraju istoriski razvoj statistike sastavio je dr Bogdan Nikolajevič, direktor. Više statističke škole u Beogradu. 3 S A D a Ž A J Strana 5 2.251 Izvori statistikih podataka 34 2.252 Načini statističkog posmatranja 35 2.26 Sredstva statističkog posmatranja - statistiki upitnik 36 2-261 (Jopšte o statistikom upitniku 36 2-262 Individualni i kolektivni upitnici 36 2.263 Glavni, pomočni i kontrolni upitnici 37 2.264 Formulacija pitanja 37 2.265 Organizaciona strana upitnika 38 2.266 Uputstva za popunjavanje upitnika 39 2.27 Organi statističkog posmatranja 40 2-3 Organizacija statističkog posmatranja 41 2.31 Nadležnost — 41 2.32 Pripremni radovi 41 2.321 Vrste poslova koji spadaju u pripremne radove 41 2.322 Pravni osnov statističkog posmatranja 41 2.323 Obezbedjenje budžetskih sredstava 41 2.324 Vremenski raspored operacija statistikih posmatranja 42 2.325 Izrada spiskova i registara 42 2.325 Formiranje popisnih krugova 42 2.327 Obezbedjenje kadrova 44 2.328 Obuka popisivača 44 2.329 Štampanje obrazaca, popularizacija statistike akcije i probno posmatranje ’ 44 2.4 Oblici statističkog posmatranja 45 2.41 Statistiki popis 45 2. *42 Statistiki izveštaj 46 2.43 Procene 49 2.44 Ankete 4 9 2.45 Monografije 50 Kontrolna pitanja 50 3. SREDJIVANJE STATISTIČKE. GRAD JE 52 3. Q Uopšte o sredjivanju 52 3.1 Grupisanje 52 3.2 Tehnika sredjivanja statistike grad je 57 3.21 Pripreme za sredjivanje statistike gradje 57 3.22 Sredjivanje prema organizacionim oblicima 58 3.23 Sredjivanje prema primenjenoj tehnici 60 3.231 Sistem ručnog sredjivanja 60 3.234 Sistem mehaničkog sredjivanja 62 Kontrolna pitanja 63 4. . KONTROLA STATISTIČKOG RADA 65 4.0 Potreba, cilj i značaj kontrole statističkog rada 65 4.1 Greške i kontrola statističkog posmatranja 65 4.11 Kontrola izvodjenja posmatranja 65 4.12 Kontrola sakupljene gradje 66 4.121 Kontrola potpunosti 66 4.122 Kontrola točnosti 66 4.123 Greške u točnosti odgovora 66 4.124 Organi kontrole 67 4.2' Greške i kontrola statističkog sredjivanja 68 4.21 Greške i kontrola u fazi šifriranja 58 4.22 Kontrola obradnih tabela 68 Kontrolna pitanja 70 6 5. PRIKAZIVANJE STATISTIČKIH PODATAKA 71 5.0 Uopšte o prikazivanju statističkih podataka 71 5.1 Štatističke tabele 1 71 5.11 Pojara 71 5.12 Tehniški oblik tabele 71 5.13 Vrste statističkih tabela 72 5.14 Pravila sastavljanja i popunjavrrnja tabela 74 5.2 Štatističke serije 76 5.21 Pojam i značaj 76 5.22 Vrste i elementi , 76 5.23 Kumulativna serija 79 5.24 Serija distribucije frekvencija 79 5.3 Grafičko prlkazivanje statističkih podataka 86 5.31 Uvod 86 5.32 Vrste grafikona 86 5.33 Elementi grafičkog prikazivanju 87 5.34 Skale grafičkog prikazivanja 87 5.35 Koordinatni sistemi 89 5.36 Črtanje linija i šrafure 90 5.37 Dijagrami 9 - 5.38 Kartogrami 96 5.39 Slike i figure 97 Kontrolna pitanja 99 6. RELATIVNI BROJEVI 6.0 Uopšte o relativnim brojevima 6.1 Strukture 6.11 Proste strukture 6.12 Višestruko raščlanjavanje mase 6.1*3 Grafičko prlkazivanje strukture 6.2 Statistički koeficljenti 6.20 Uopšte 0 statističkim koeflcijentima 6.21 Izračunavanje statističkih koeficijenata 6.22 Problematika i primena statističkih koeficijenata g.3 Indeksi 6.30 Uopšte o indeksima 6.31 Individualni indeksi 6.32 Grupni indeksi 6.33 Reprezentativni indeksi Kontrolna pitanja 101 101 102 102 104 106 112 112 112 115 116 116 116 120 123 124 7 0. UVOD 0.1 Polam 1 predmet statistike U prirodi, u životu uopšte, a posebno u društveno-ekonomskom životu, čovek se stalno sreče sa različitim pojavama koje se mogu manifestovati preko ljudi i drugih biča, pre¬ ko predmeta, preko dogadjaja i procesa i sl. Za saznanje o pojedinim licima, iivotinjama,stva- rima 1 dogadjajima u okviru date pojave, čoveku 6® biti dov.oljna njegova čula, uz eventualnu upotrebu nekih pomočnih sredstava - lnstrumenata, Medjutim, retke su i relativno beznačajne one pojave koje se JavlJaJu u toliko sku- čenom obliku, da ih jedan čovek može sagledati samo svojim čulima i odgovarajučim pomočnim sredstvima. Naprotiv, priroda, život i društvo obiluju pojavama koje se isključivo javljaju u masovnom obliku. Naprimer, kada je reč o ljudima kao društvenoj ili biološkoj pojavi, onda se ta pojava ne može izraziti u jednom ili nekoliko lica več u masi lica - u stanovništvu; o poljo- privredi govorimo tek kada se radi o masi poljoprivrednih gazdinstava; pojam smrtnosti stanov- ništva krije za sobom masu smrtnih slučajeva itd. U svim ovim slučajevima gde se biča, pred¬ meti, dogadjaji i sl. javljaju u velikom broju, tj. masovno, može se reči da se radi o masovnim pojavama, bez obzira na to da li elementi tih pojava istovremeno. postoje, odnosno koegzistira- ju, ili se kreču u vremenu ili u prostoru. Karakteristično je, dakle, za masovne pojave što se njihovi elementi - biča, pred¬ meti, dogadjaji, procesi i sl. - javljaju u velikom bro/a. Osimtoga, za njih je karakteristično i to što se njihovi elementi nfedjusobnorazlikuju po svojim svojstvima, po svojim obeležjima, tako da se o njima uvek govori kao o raznollkostima, a o masovnim pojavama kao o atipičnim pojavama. S obzirom na dve pomenute karakteristike masovnih pojava, čoveku za njihovo sa - znanje nisu dovoljna samo čula i odgovarajuči instrumenti kojima se služi za saznanje indivi¬ dualnih pojava. U tu svrhu on se, pored pomenutih sredstava, služi posebnim, složenim instru¬ mentom - statistikom. Statistika je naučni metod, koji primenjuje posebna naučno proverena sredstva, u istraživanjima prirodnih i društvenih masovnih pojava. Čovečanstvo je več odavno došlo do sa- znanja da je izučavanje masovnih pojava od velikog značaja za njegov razvoj. U početku je to izučavanje, svakako, bilo vrlo primitivno ali se tokom vremena došlo do uverenja da je izuča¬ vanje masovnih pojava moguče samo putem primene specijalnih metoda, koji se suštinski raz- likuju od metoda za izučavanje individualnih pojava. Statistika, dakle, kao posebna naučna disciplina rodila se i formirala tokom vremena pod uticajem praktičnih potreba za izučavanjem masovnih pojava. Iz ovakve konstatacije sledi prvi zaključak da predmet statistike pretstavlja posma- tranje i istraživanje masovnih pojava, pri čemu se statistika služi svojim specijalnim metodom a primenjuje i naučne, metode onih oblasti u kojima vrši posmatranja i istraživan-ja. Osnovno je pri statističkom izučavanju masovne pojave da se utvrdi njena veličina ili količina, odnosno da se daju količinski ili kvantitativni podaci o masovnoj pojavi. Na primer, kvantitativni podatak o industriji je broj zaposlednih radnika u industriji, a o poljoprivredi -broj grla stoke. Medjutim, to još ne može da zadovolji potrebe saznanja o masovnoj pojavi- Ovo sa¬ znanje nužno je upotpuniti i ispitivanjem kvaliteta, kakvoče posmatrane pojave. Potrebn.o je da statistika u svome istraživanju, pored kvantitativnih podataka, dobije i kvalitativne podat- 9 ke o masovnoj pojavi. Tako, naprimer, procenat ispunjenja plana industriske proizvodnje pret- stavlja kvalitativni podatak o radnim naporima zaposlenih radnika u industriji, dok prosečna f< teiina jednog grla stoke može da bude kvalitativni podatak o nivou stočarstva naših poljopriv- i' rednih gazdinstava. Otkrivanjem kvantitativne i kvalitativne Strane masovne pojave još nismo konačno upotpunili saznanje o posmatranoj masovnoj pojavi. Pošto, po dijalektičkim zakonima.. nista u v svetu ne miruje, več se sve kreče, menja i razvija, neosporno je da su i masovne pojave, kao v predmet statističkog posmatranja i izučavanja, podložne ovim dijalektičkim zakonima. I masov¬ ne pojave se, dakle, kreču, menjaju i razvijaju, pa se stoga u statistici i nazivaju varirajučim (kolebajučim) pojavama. Naprimer, razvojem industrije, koji se ogleda u formiranju novih i u li- E kvidiranju ili modernizaciji postoječih organizacionih jedinica, menja se i broj zaposlenih rad- n nika u industriji; broj grla stoke u poljoprivrednim gazdinstvima menja se zavisno od priploda, p uginuča i klanja stoke. Prema torne, predmet statistike su uvek masovne varirajuče pojave. r n Osim toga, masovne pojave ne mogu se javljati izolovane, usamljene, bez veze i u- ticaja od Strane drugih masovnih pojava. Naprotiv, svaka masovna pojava vezana je za niz dru¬ gih, koje deluju na nju i opredeljuju da ona bude takva kakva jeste. Naprimer, u Industriji broj t zaposlenih radnika je zavisan od stepena mehanizacije; u poljoprivredi veličina stočnog fonda \ u velikoj meri zavisi od količine raspoložive stočne hrane. Stoga statistika u predmet svoga po- s smatranja i istraživanja uključuje i sve ove faktore, sve ove opredeljujuče uslove koji utiču na s svojstvenost masovnih pojava. i Statistika, najzad, u predmet svoga rada uključuje istraživanje, saznanje i beleže¬ nje zakonitosti postojanja, kretanja i razvoja posmatranih masovnih pojava putem izdvajanja individualnih, netipičnih slučajeva od tipičnih. Naprimer, broj zaposlenih radnika u takozvanoj sezonskoj industriji redovno se povečava u sezoni a smanjuje van sezone, što pretstavlja za¬ konitost pojave, mada se u pojedinim preduzečima može desiti potpuno obrnuto zbog-nekih ne- predvidjenih, neredovnih uslova; stočni.fond (naročito svinja) na početku godine je manji nego što je sredinom godine zbog jesenje sezone klanja, mada u pojedinim paljoprivrednim gazdin¬ stvima ovo ne mora da bude slučaj: u nekim gazdinstvima smanjen je b> >j grla stoke klanjem, zbog svadbi i drugih proslava, baš van Jesenje sezone klanja. Osnovna karakteristika statističkog metoda posmatranja i istraživanja je u torne da se on služi brojevima za davanje svojih zaključaka, da daje svoje rezultate u kvantitativnom obliku. Ovo je, neosporno, Jasno kada je reč o statističkom izučavanju i utvrdjivanju veličine ili količine masovne pojave. Ali suština statističkog metoda leži baš u torne da se on uvek slu¬ ži brojevima, pa čak i kada se radi o izučavanju i utvrdjivanju kvaliteta masovne pojave, nje¬ nih varijacija, uzročnih veza sa drugim pojavama, kao i njenih zakonomernosti. Statistika je u- spela da "kvantifikuje" pojave u svim oblastima u kojima vrši istraživanja, naročito u oblasti društvenog i ekonemskog života. Ona je u največoj mogučoj meri odbacila deskriptivni metod, metod opisivanja rečima, tako da u brojevima daje i kvalitativnu stranu izučavane pojave. Rezime i konačni zakliučak o predmetu statistike jeste da su to-masovne, variraju¬ če pojave, koje statistika posmatra i izučava i o kojima daje brojčane podatke u pogledu njiho¬ vih veličina (kvantiteta), njihovih svojstava (kvaliteta), uslova i okolnosti koje ih opredeljuju, kao i zakonomernosti koje u njima postoje. 0.2 Statistika kao praksa i kao teorija 0.21 Statistika kao praksa. - Posmatrajuči istoriski razvoj bilo koje naučne disci¬ pline, dolazimo uvek do zaključka da je razvoj teorije u nauči nastao kao rezultat dugotrajnog sticanja praktičnih iskustava, tj. da je teorisko saznanje istoriski uvek zasnovano na prethod- nom sticanju empiriskog znanja. Tako je i statistika, kao naučna disciplina, u svome razvoju prošla kroz ove faze. 10 Cl 0^ (/)< Prazačetak statistike pretstavlja, besumnje, individualno evidentiranje čoveka pre formiranja prvobitne zajednice. Ovo evidentiranje, medjutim, nema gireg društvenog značaja, jer je društvena evidencija uslovljena društvenom podelom rada. Znači da statistika, kao dru¬ štvena aktivnost, ima svoje prve korene u doba prvobitne zajednice kada je, sa razvijanjem po- dele rada, počelo da se javlja i prvo evidentiranje osnovnih fondova društva. Pojava i razvoj državnog uredjenja društva uticali su i na razvoj statistike u širim razmerama, s obzirom na več mnogo razvijeniju društvenu podelu rada i na činjenicu da se statistika več mogla zasni- vati na mnogo stvarnijim društveno-ekonomskim izvorima. Prvi istoriski zapisi o statistici odnose se na prebrojavanje stanovništva u Kini i Egiptu na nekih tridesetak vekova pre naše ere. To su, ustvari, prvi zabeleženi popisi stanov¬ ništva o kojima je u kasnijim pismenim istoriskim dokumentima .sve više reči: u Bibliji se,na- primer, govori o prebrojavanju Jevreja od preko 20 godina starosti, o popisu ljudi sposobnih da noše oružje, izvršenem za vreme čara Davida i sl.; u zapisima antičke Grčke govori se o povre- menlm popisima Stanovnika i imovine, o registraciji uvoza i izvoza robe itd. \ Neosporno je, medjutim, da medju najznačajnije statističke poduhvate u Starom veku treba ubrojati "cenzus" u Rimskoj Imperiji. To je ustvari bilo prebrojavanje Stanovnika i njiho¬ ve imovine, koje se vršilo svake pete godine, počevši od 550 godine pre naše ere pa do osamde- setih godina naše ere. U vreme cenzusa svi slobodni rimski gradjani bili su obavezni da na Mar- sovom polju u Rimu daju cenzoru podatke o sebi i svojoj porodici (pol, starost, mesto stanova¬ nja i injovno stanje). Kao što se vidi, cilj ovih prebrojavanja u doba robovlasništva bio je utvrdjivanje brojnog stanja stanovništva jedne države, i to naročito muškog stanovništva sposobnog za no¬ šenje oružJa, a ponekad i njihovog iriiovnog stanja. Ovakvi podaci o ratnom potencijalu bili su svakako potrebni vladajučoj klaši robovlasničke države, jer su oni uglavnom putem ratova do- bijali robove, koji su pretstavljali jedan od glavnih elemenata tadašnjih slabo razvijenih pro¬ izvodnih snaga. U Srednjem veku, u doba feudalnog poretka, zabeležena su neka prebrojavanja stanov¬ ništva slična onim iz robovlasničkog doba, ali mnogo užih razmera. Može se reči da je u tom periodu prestala statistička aktivnost širih razmera usled feudalne rascepkanosti tadašnjeg sveta - naročito Evrope. Ipak treba pomenuti popis dobara koji je sproveo francuski kralj Kar¬ lo Veliki krajem VIII veka, popis imovine koji je u XI veku sproveden u Engleskoj za vreme vlade Viljema Osvajača i popise stanovništva sprovedene kasnije u nekoliko evropskih grado¬ va. Medjutim, do dolaska buržoazije na vlast ne može se govoriti o statistici u moder- nom smislu več samo o prebrojavanjima, registracijama i popisima koji su vršeni u okvirimo ta¬ dašnjeg društveno-ekonomskog i kulturnog nivoa. Postanak i razvitak moderne statistike u tesnoj je vezi sa dolaskom buržoazije na vlast i sa razvojem kapitalizma. Ova pojava je sasvim normalna kada se ima u vidu da je raz¬ voj statistike uslovljen društveno-ekonomskim razvojem, koji se u ovom periodu odražava pr¬ venstveno u stalnom povečanju društvene podele rada u kapitalizmu«Paralelno sa ovim raste značaj i interes za izučavanjem masovnih pojava od strane vladajuče buržoazije, a naročito ra- ste interes za izučavanjem društveno-ekonomskih problema. Centralna državna vlast, u cilju svog učvrščenja, razvija proizvodnju i trgovinu, koje pretstavlja ju osnovne izvore prihoda za fisk. Uporedo s tim organizuju se razni statisfički poduhvati, koji treba da omoguče uvid u strukturu stanovništva i privrede. U tom cilju primenjuje se kako popisni metod, tako i metod izveštaja i metod anketa. Prvi moderni popis stanovništva izvršen je u Sjedinjenim Ameriškim Državama 1790 godine. Otada se u toj zemlji stanovništvo popisuje redovno svake desete godine, pri čemu se primenjuju sve moderniji i savršeniji metodi. Ovi popisi u Francuskoj počinju 1800 godine, a u Velikoj Britaniji 1801 godine. 11 Izveštajni metod (tekuča statistika) primenjuje se dobijanjem podataka o pfirodnom kretanju stanovništva a kasnije i ža dobijanje podataka iz raznih oblasti privredne delatnostl. Najstarija statistika prirodnog kretanja stanovništva, koju Je crkva zasnovala uvodjenjem cr- kvenih registara, beleži se več početkom XVI veka (u NemačkoJ, Engleskoj, FrancuskoJ, Ho¬ landiji itd.), dok se več u XVII veku pojavljuje statistika spoljne trgovine na bazi carinske e- videncije, statistika cena i statistika javnih finansija. Anketni metod primenjuje se več dosta dugo. Poznate su primene ovog metoda u do¬ ba Frdncuske revolucije, dok se u XIX veku često primenjuje kod poljoprivrednih procena, u pot štanskoj statistici i sl. Sa pojavom teorije verovatnoče krajem XIX veka, ovaj metod dobija mnogo veči i ši¬ ri značaj kroz primenu metoda slučajnih uzoraka. Karakteristično je za statističku praksu u kapitalizmu da se ona razvija kroz konku- rentsku borbu za tržište i da državnoj vlasti služi kao osnova za poduhvate fiskalnog karaktera. To dovodi do krize kapitalističke statistike, jer je opšta pojava da pojedinci prikrivaju podatke potrebne konkurentima i državnom fisku zaklanjajuči se za načelom čuvanja poslovne tajne. S druge strane^javna statističkapublicistika ima tendenciju prikrivanja ekonomskog i društvenog položaja proletarijata u odnosu na vladajuče klase služeči se pritom nedoslednim definicijama i tendencioznim' grupisanjem podataka. U.socijalizmu, prelaskom sredstava za proizVodiiju iz- privatne u društvenu svojinu, prestaje prikrivanje podataka o privrednoj delatnosti pojedihih orgariizacionih jedinica, pošto za to više nema razloga. Na ta j način povečavaju se mogučnosti raznih statistih kih ispitivanja društvenih i privrednih pojava. Potrebe socijalističkog društva za statističkim podacima mnogo su veči nego u kapitalizmu, pa statistika i evidencija pretstavljaju jedan od osnovnih instrume- nata socijalističke privrede i društva. 0.22 Statistika kao teorija. - Razvoj praktične, empiriske statistike neosporno je doveo do potrebe uopštavanja iskustva, njihovog objašnjavanja i sistematizovanja. Drugim reči-- ma, na iskustvima empiriske statistike začela se i razvila statistička teorija. 0.221 Univerzitetska statistika. - Več u XVI veku, sa pojavom modernog državnog u- redjenja, javlja se niz~pisaca u Nemačkoj, Italiji i u drugim zemljama, koji objedinjavaju manje ili više tačne informacije o gsnovnim elementima nove države, kao što su: stanovništvo, vojska, finansije, industrija, trgovina. Njihova dela pretstavljaju prve statističke teoriske radove a ima- la su za cilj, pre svega, upoznavanje države, njenog uredjenja i njenih izvora. To je ustvari u- čenje o "državopisu", iz kojeg je u XVII veka potekla i razvila se nemačka škola, čija je os¬ novna koncepcija bila da statistika ima ža zadatak da sistematski prikazuje podatke o stanov- ništvu i privredi, što bi služilo pravilnom vodjenju državne politike. Ova škola u potpunosti ne¬ gira potrebu da se statistici kao cilj postavi izučavanje zakonitosti pojava, več se ograničava samo na sistem praktičnog obaveštavanja i opisivanja onih pojava koje su tesno povezane za organizaciju i rad državnih organa. Pošto se ovakvo učenje o statistici razvilo uglavnom na ne- mačkim univerzitetima XVII, XVIII i XIX veka, ono je nazvano "univerzitetskom statistikom". S obzirom, na opisni metod koji je primenjivalo, ovo učenje je poznato i pod imenom "deskrip¬ tivna statistika". Jedan od prvih pretstavnika ove škole i verovatno njen osnivač bio je Herman Kon- ring (1606-1681), profesor Univerziteta u Helmštatu, koji u svojim delima izlaže sistem izuča- vanja države, njenog političkog uredjenja,jiatim socijalne strukture stanovništva i privredne strukture zemlje. Njegov sledbenik Gotfrld Ahenval (1719-1772), profesor Univerziteta u Getin- genu, nastavio Je i upotpunio metod deskriptivne statistike, pa Je u svome radu postlgao veliki uspeh i popularnost. Ludvig fon Šlecer (1735-1809), profesor na istom fakultetu, saradjivao je sa Ahenvalom i posle njegove smrti produžio rad na usavršavanju deskriptivnog metoda stati- 12 stike. Kasniji pretstavnici ove škole, E.Engel i- G. Himelin krajem XIX veka, kao i Georg fon Gl g i r i Franc Žižek početkom XX veka, veoma su se istakli, naročito u razradjivanju metoda Popisa stanovništva i privrede, kao i nekih izveštajnih službi. Oni su bili ti koji su postavili temelje organizacije državnog statističkog aparata u Nemačkoj i Austro-Ugarskoj. 0.222 Škola političke aritmetike. - Pre nego što se škola univerzitetske statistike razvila u Nemačkoj i u velikom delu Evrope, pojavio se jedan novi naučni pravde u Engleskoj, -iji je uticaj na razvoj statistike bio od velikog značaja. To je bilo učenje "Škole političke a- ritmetike", čija je metoda zasnovana na numeričkim istraživanjima, na proračunima putem pri- mena proporci ja, pa čak i na procenama koje u velikoj meri liče na današnje na jsavre menije me¬ tode statističkih ocenjivanja. Delokrug istraživanja ove škole pretstavljaju uglavnom demograf¬ ske pojave a naročito prirodno kretanje stanovništva, pri čemu osnovni cilj istraživanja pret- stavlja otkrivanje zakonitosti razvitka stanovništva, koje služe kao osnova za sva praktična iz¬ računavanja (stopa smrtnosti kod osiguranja života). Prvi pretstavnik Škole političke aritmetike i njen osnivač bio je Džon Graunt (1620- 1674), poslovni čovek i dugogodišnji pretsednik opštine grada Londona. On je tesno saradjivao sa cuvenim ekonomistom toga doba Vilijamom. Peti-e m(1623-1687), koji je u svojim naučnim ro¬ dovitna prihvatio njegov metod statističke analize prirodnog kretanja stanovništva i tako udario temelje savremenih demografskih istraživanja. Rad ove dvojice na iznalaženju zakonitosti od- nosa u mortalitetu stanovništva služio je kao osnov za izračunavanje prosečne dužine veka po-- {edinih starosnih grupa, odnosno za sastavljanje t.zv. tablica smrtnosti za potrebe osiguranja života, u ovom radu uzeo je učešča i poznati matematičar i astronom Edmund Halej (1656-1742) k Q ° i Gašpar Najman , koji je u periodu od 1687 do 1691 izradio tablice radjanja i umiranja za Ofrad Bratislavu. Istraživanja u ovom pravcu razvijaju se naročito u Engleskoj i Holandiji,pa se p istom periodu, oko 1713, javlja Švajcarac Žak Bernull (1667-1748) sa svojim radovima na ra¬ čunu verovatnoče, koje je zasnovao na prethodnim postavkama francuskih matematičara Pjer L g- rma (1601-1665) i Blez Paskala (1623-1662). Dalje su ovaj problem razradjivali francuski ma¬ tematičar i astronom Pijer-Simon Laplas (1749-1827) i nema-čki matematičar i astronom Karl 2SPs (1777-1855), kao i mnogi drugi matematičari toga doba. Osnovna ideja Škole političke aritmetike, po kojoj je statistika matematička a ne deskriptivna disciplina, preneo je u Nemačku Johan Zlsmilh (1707-1767), sveštenik u Berlinu, koristeči pritom neiserpan materijal crkvenih registara, kroz č i je je proučavanje došao do za¬ ključka da u masi slučajnosti demografskih pojava postaji jedan "veličanstveni božanski po- redak kao dokaz božanskog providjenja". 0.223 iviatematičko-statistička škola. - Pojava Adolfa Ketlea (1796-1874) označava POcetak najsavremenijeg pravcu razvoja statistike, u kome se statistička istraživanja zasniva- Ju na objektivnim naučnim metodima i to prvenstveno matematičkim. Taj pravac može se nazva- ti dkolom matematičke statistike i njega treba smatrati kao neposrednog sledbenika Škole poli¬ vke aritmetike. Belgiski naučnik Ketle, astronom i matemaripar, još kao učenik Laplasov upoznaje se sa osnovima teorije verovatnoče, koju razradjuje i primenjuje u toku celog svog dugogodiš- n )eg naučnog rada. U svome prvom objavljenom delu iz oblasti statistike (1828) "Statistička i- zucavanja Nizozemske Kraljevine", on več konstatuje da je statistika anatomija društva, a da Je Predmet statističkog istraživanja država definisana kao zajednica ljudi koji imaju svoju te¬ ritoriju i svoju vladu. Težeči da primenom naučnih metoda otkrije i prikaže zakonitosti društve- nih odnosa, Ketle je u svojoj "Socijalnoj fizici" (1369) izložio tezu o odredjenim tipovima lju¬ di svodeči ih na jedan zajednički tip "prosečnog čoveka". Ma koliko da je Ketleova teorija prosečnog čoveka neodrživa, u njegovom su radu značajni primenjeni metodi koji se baziraju na zakonu velikih brojeva i na teoriji verovatnoče. Ovim svojim radom on otvara nove vidike za statistička istraživanja, ukazujuči na mogučnosti 13 izučavanja i onih činjenica koje se ne mogu uvek obuhvatiti potpunim posmatranjem pojava. Jaka Ketleova ideja o primeni teorije verovatnoče u statistici nije pdraah prihvače- na od Strane statističara njegovog vremena, ona nije ostala zaboravljena, več je posle njegove smrti prihvačena od strane jedne grupe engleskih biologa, okupljenih oko Karla Pirš ona (1857- 1936), matematičara i biologa Londonskog univerziteta. U okviru Ketleove koncepcije o statis- tičkim ocenama uz primenu teorije verovatnoce, Pirš on je razradio naročita problem distribuci¬ je i problem korelacije. Ovaj rad nastavili su njegovi saradnici, kao i mnogi drugi naučnici ko- ji su se istakli statističkim istraživanjima. Rezultat njihovih napora ogledao se naročito u raz- radi teorije uzoraka i teorije statističkog eksperimenta. Medju značajne statističare, koji su na ovom polju žadu žili statističku metodologi- ju, treba pomenuti Jula, Gosea, Najmana, Irvinga, Tišera, Mahalonobisa, a naročito R.A.Tišera. Ovaj poslednji je svojim plodonosnim radom naročito doprineo razvoju moderne statističke me¬ todologije. Slično statističkoj praksi u kapitalizmu, i statistička teorija u kapitalizmu doživlja¬ va križu. Nemogučnost pribavljanja adekvatnih podataka putem primene postoječih metoda zbog istih uzroka koji se javljaju i u statističkoj praksi, navodi teoretičare na razmišljanje o novim metodama, kojima bi se zaobišle pomenute teškoče u prikupljanju statističkih podataka. U tom nastojanju statistička teorija je više puta zalazila u statistički formalizam, pošto je prihvatila matematičke metode koje nisu baš uvek imale potrebne veze sa sadržinom ispitivanih pojava. Statistička teorija u socijalističkom društvenom uredjenju drži se, odnosno treba da se drži sledečih osnovnih načela: a) odbaciti metode koje vode u statistički formalizam, b) bo¬ riti se protiv nesadržajne i nenaučne statistike. 0 ovom je več Lenjin, u nizu svojih rasprava, govorio i pisao, a te su misli prihvačene i razradjene od strane teoretičara-statističara socija- lističkog kova. 0.3 Glavna područJa primene statistike Statistika je proizišla iz praktične potrebe posmatranja pojava društvenog i ekonom- skog života. Zbog toga se ona najpre počela primenjivati kao metod posmatranja u tim područji- ma. Ali razvitkom statističke teorije i razvitkom pojedinih naučnih disciplina došlo se do toga, da je statistika primenjivana, kao metod izučavanja, i u nizu drugih nauka, koje nisu srodne društvenoj i ekonomskoj problematici. Analizom je konstatovano da se u mnogim naukama jav¬ ljaju masovne pojave koje se mogu posmatrati samo putem primene statističkih metoda. Na taj način izradjen je čitav sistem statističkih metoda, koje se primenjuju u biologiji, meteorologi¬ ji, fizici, medicini, tehnici, psihologiji i slično. Zahvaljujuči primeni statistike, istraživački rad u tim naukama pgšao je novim egzaktnim empiričkim putem, a primena i specifična proble¬ matika istraživanja u pojedinim naukama iziskivala je pronalaženje novih metoda i time boga¬ tila statističku metodologiju. Iako se kaže da je statistika opšti metod izučavanja na svim područjima gde se javf ljaju masovne pojave, ona je ostala pre svega, metod istraživanja socijalno-ekonomskih pojava. Ali razgraničenja socijalnog i ekonomskog života prema specifičnim problemima u pojedinim granama zahtevala su diferencijaciju statističkih metoda i unutar socijalno-ekonomskog podru¬ čja. Kao posledica ovoga, razradjuju se, pored opštih metoda koje se upotrebljavaju u svim di¬ sciplinama, i specifične metode, koje se primenjuju samo u specijalnim područjima. Tako sU nastale pojedine grane statistike koje obuhvataju specifične metode istraživanja u tim područ- jima. Demografska statistika, naprimer, ima za cilj izučavanje stanovništva. Mnogi metodi koje primenjujemo prilikom izučavanja stanovništva specifični su za demografsku statistiku i upo¬ trebljavaju se samo u izučavanju stanovništva. Industriska statistika obuhvata izučavanje pojava sa područja industrije i zanatstva. I u njoj se, pored opštih metoda, primenjuju specifični metodi kontrole proizvodnog procesa i gotove proizvodnje. 14 Zasebnu granu pretstavlja poljoprivredna statistika, koja obuhvata metode posma- tranja pojava iz poljoprivrede i stočarstva. Pored toga, prema pojedinim granama imamo još i statistiku robnog prometa, statistiku cena, finansija, transporta, zdravstva, kulture i prosvete itd. Svaka od njih ima za predmet pojave iz područja na koje se odnosi, a i neke metode koje su specifične za izučavanje samo odredjenih problema tih područja. 0.4 Razvitak statistike u našoj zemlji 0.41 Na teritoriji koju obuhvata FNRJ imamo pre Prvog svetskog rata više područja sa različitim razvitkom statistike. Područje bivše Kraljevine Srbije ima organizovanu zvaničnu statistiku počevši od 1'862 godine. Razvijajuči postepeno svoju aktivnost, ova statistika do početka Prvog svetskog rata dostiže nivo tadašnjih najsavremenijih državnih statistika Evrope. Njen osnivač i prvi ru- kovodilac bio je Vladimir Jakšič (1824-1899), profesor liceja i.akademik, dok je njegov sledbe- bio Bogoljub Jovanovič (1839-1924). On je vodio zvaničnu statistiku od 1888 do 1907 godi¬ ne i za to vreme uspeo je da je razvije i podigne na tadašnji svetski nivo. Teritorija Hrvatske i Slovenije bila je prvobitno pod centralnim statističkim ustano¬ vama bivše Austro-Ugarske Monarhije: u Beču do 1863 i u Budimpešti-do 1875 godine, kada je osno¬ van statistički ured u Zagrebu. Ovaj se postepeno osamostaljuje i postiže gotovo punu samos- talnost 1895 godine. Osnivač ureda i njegov dugogodišnji rukovodilac (1875-1912) bio je Milor v q n Zoričič. koji ga je izdigao do nivoa savremenog zvaničnog statističkog aparata. Njegov sledbenik bio je Rudolf Signjar. Teritorija Bosne i Hercegovine dobija tek 1894 samostalni statistički organ pri t.zv. Zemaljskoj vladi. Ta samostalnost, uostalom, kao i celokupna administracija Bosne i Hercego¬ vine, samo je prividna, što dokazuje i poreklo njegovog osnivača i rukovodioca (Ferdinand Šmid, profesor iz Lajpciga). Orna Gora nije nikad ima la pravu statističku službu, teritorije pod turskem-vlašču isto tako (Makedonija i Kosovsko-Metohiska Oblast), Vojvodina je bila pod statističkim uredom u Pešti a Slovenija i Dalmacija pod Statističkim uredom u Beču. U periodu pre Prvog svetskog rata nije, dakle, bilo statistike samo na područjima Makedonije, Črne Gore i Kosovsko-Metohiske Oblasti. U ostalom delu naše zemlje zvani-čna statistika bila je organizovana na savremenom nivou, s tim što je u Srbiji bila potpuno samo- stalna. dok je u drugim oblastima bila više ili manje zavisna. U periodu izmedju dva rata (1918-1941) na teritoriji naše zemlje statistika ne poka- 2u Je razvoj koji bi išao u korak sa statistikama drugih zemalja. Naprotiv, u statističkoj službi stare Jugoslavije vladala je puna dezorganizacija več od njenog osnivanja 1919 godine, koja nije uklonjena ni reorganizacijom 1929 godine, icada je dotadašnja Direkcija državne statistike Postala Opšta državna statistika. Statistička služba nije se mogla centralizovati niti metodolo 1 - ški uskladiti, več se razvijala po pojedinim ministarstvima i nadleštvima bez dovoljno finansi- skih sredstaya i bez kvalifikovanih kadrova. Može se reči da je jedino demografska statistika funkcionisala organizovano i bila centralizovana u Statističkom uredu u Beogradu i njegovim tilijalama u Zagrebu i Sarajevu. Ovi su uredi obavljali samo mali deo statističkih radova i ni- su imali nikakvog uticaja na statistiku koja se vodila po različitim nadleštvima i ustanovama. Mali obim i nesredjenost tadašnje statističke delatnosti odražava se u relativno malom broju ZVQ ničnih statističkih publikacija, koje uglavnom noše zajedničku karakteristiku neažurnosti. Treba napomenuti da je Dragiša Djurič , prvi direktor statistike u staroj Jugoslaviji, u saradnji sa svojim pomočnikom Milanom Kreserom , članom Akademije znanosti u Zagrebu, mnogo uložio truda i str.učnog znanja u cilju što bolje organizacije statističke službe. U torne je samo deli- miq no uspeo zbog poznatih nep>ovoljnih uslova za razvoj statistike u kapitalističkoj sredini, ^°ji su bili naročito izraziti u staroj Jugoslaviji, i zbog prerane smrti svoje i svog pomočnika (1929). 15 0.42 U novoj Jugoslaviji temelji zvanične statistike bili su položeni još u avgustu 1944, formiranjem Statističkog odeljenja pri Nacionalnom komltetu oslobodjenja Jugoslavije na Visu. Ali več krajem 1944 godine osnovan je Državni statistički ured pri Pretsedništvu Vlade. 'Taj ured bio je pred velikim zadatkom sistematskog organizovanja statističke službe u FNRJ. Iako bez tradicije, u još nesredjenim prilikama posle Drugog svetskog rata, Državnom statisti- čkom uredu uspelo je da organizuje terenske organe i da daje rukovodstvu biltene i publikacije sa osnovnim statističkirn podacima. U to doba, pored statističke linije, postoji i resorna linija, koja je takodje vršila statističke akcije. Statistička delatnost se, dakle, u to doba razvijala de- centralizovano i u dva koloseka. Terenska organizacija statističke linije bila je podredjena ne Državnom statističkom uredu nego sreskim i gradskim narodnim vlastima. To su bile dve osnov¬ ne karakteristike nove statističke službe, koje su ustvari kočile rad statistike u to doba. Sa obrazloženjem da statistika treba pre svega da služi planiranju, Državni statisti¬ čki ured početkom 1947 godine prelazi u Saveznu plansku komisiju. To je imalo za rezultat for- siranje nekih a zanemarivanje drugih područja socijalno-ekonomske ■ statistike i to prema potre¬ bama planske komisije. Videči ove mane, Vlada Je ujesen 1947 godine odlučila da se Državni statistički u- red rasformira i osnuje Savezni statistički ured pri Pretsedništvu Vlade, koji je bio u potpuno- sti centralistički organizovan. Tako su republiški kao i sreski i gradskl statistički organi bili podredjeni direktno Saveznom statističkom uredu. Savezni statistički ured postojao je do 1951 godine. Za vreme postojanja Saveznog statističkog ureda izvršen je prvi popis stanovništva u novoj Jugoslaviji, 1948 godine, zaveden je godišnji popis stoke, počele su se primenjivati sa- vremene statističke metode u nizu statistiških akcija. Rasformiranjem Državnog statističkog ureda prestao je da postoji organ koji je vr- šio evidenciju plana i operativnu evidenciju privredne delatnosti. Potreba vodjenja te vrste evi- dencije našla je rešenje u formiranju operativne evidencije sa centrom u Privrednom savetu i planska evidencija sa centrom u Saveznoj planskoj komisiji. Tako je osnovan Biro za operativ¬ nu evidenciju u Privrednom savetu. U daljem razvitku privrede i u opštoj borbi za debirokrati- zaciju Uprava evidencije, formirana u 1953 godini u okviru Savezne planske komisije, dobija zadatak da pojednostavi postoječu evidenciju, koja je uzimala sve veči obim. U novom decen- tralizovanom sistemu privrede postoječi organizacloni oblik evidencije pokazao se kao beško - ristan, pošto je privrednom rukovpdstvu bila potrebna samo globalna slika ekonomskog zbivanja, a ne individualni podaci o radu pojedinih privrednih jedinica. To je imalo za rezultat fuziju Sa¬ veznog statističkog ureda i Uprave za evidenciju u jedinstveni Savezni zavod za 3tatistiku i e- videnciju (aprila 1954). Postepenim ukidanjem resornih statističkih organa u Saveznom zavodu za statistiku i evidenciju koncentrisaia se na kraju sva statistička i evidenciska delatnost u zemlji. Ujedno, u opštem nastojanju za što večom decentralizacijam pokazalo se da i u statis- tici strogo vertikalna decentralizacija može da bude štetna. Pošlo se putem organizacionog o- samostaljenja sreskih i gradskih statističkih biroa, čija je delatnost ostala u metodološkom po¬ gledu pod rukovodstvom Saveznog i republiških zavoda. Velika statistička publicistička delat¬ nost, kako Saveznog tako i republiških zavoda, rezultat je upornog rada na usavršavanju stati¬ stike u našoj zemlji. KONTROLNA PITANJA 1. Šta su to individualne a šta masovne pojave? 2. Kako posmatramo individualne a kako masovne pojave? 3. Šta je predmet statistike? 4. Kvantitet i kvalite*t masovnih pojava kao predmet statističkog istraživanja. 5. Varijacije masovnih pojava kao predmet statističkog istraživanja. 6. Ispitivanje veza izmedju masovnih pojava. 7. Ispitivanje zakonitosti u masovnim pojavoma kao predmet statističkog istraživanja. 16 8» Koja je osnovna karakteristika statistikog metoda posmatranja? 9. U koje doba padaju počecl statistike? 10. Kakav je bio razvitak statistike kao prakse do dolaska burioazije na vlast? 11. Kada počinje razvoj moderne statistike prakse? 12. Koje su se protivurečnosti pokazal© u statlstici? 13. Zbog Sega ove protivurečnosti u socijalizmu otpadaju? U. Statistika praksa kao osnova statistike teorije. 15. Kada se teorija statistike počela razvijati bržim tempom? 16. Koja je to bila univerzitetska statistika? 17. Koja je bila škola politike aritmetike? 18. Koja je to matematsko-statlstika škola? 19. Koja su glavna podrtija primene statistike? 20. Koje su grane socijalno-ekonomske statistike? 21. Kakvo Je bilo stanje statistike na padručju FNRJ pre Prvogsvetskog rata? 22. Kakvo je bilo stanje statistike na području FNRJ izmedju dva svetska rata? 23. Koje je sve organizacione forme imala statistika u FNRJ od oslobodjenja do danas? 24. Kakav je bio odnos izmedju statistike i evidencije u pojedinim organizacionim for¬ mama statistike? 17 1. MASOVNE POJAVE KAO PREDMET STATISTIČKOO ISTRAŽIVANJA 1.0 O masovnim pojavoma uopšte Kako je več spomenuto u uvodu, statistika izučava masovne a ne individualne poja» ve. Kao masovne pojave smatramo jednorodne pojave, koje se u vremenu i prostoru pojavljuju masovno. Tako možemo kao masovne pojave uzeti stanovništvo, poljoprivredna gazdinstva,eks¬ perimente, stoku, privredne organizacije, rodjenja, smrt i tako dalje. Statistika izučava pojedino lice, poljoprivredno gazdinstvo, rodjenje, smrt ili eks- pedmenat ne da bi pravila zaključke o individualnem elementu, nego uvek u cilju izučavanja kako se ova pojava ponaša u celini. Ako od pojedinih lica tražimo obaveštenja o torne kakvog j.e pola svaki pojedinac, ovaj podatak tražimo u cilju dobijanja strukture stanovnigtva po polu. Masovne pojave koje statistični izučavamo, nazivamo statlstlčkom masom, celokup- nošču, populacljom, osnovnim skupom 111 kolektivom . Ako masovnu pojavu analiziramo, vidi¬ mo da se ona sastoji od istorodnih elemenata, koje nazivamo statističke jedlnice . Tako u sta- tističkoj masi stanovništva statističke jedinice sačinjavaju lica, statističku masu rodjenja po- jedinačni slučajevi rodjenja itd. Statistička masa nije data samim tim što znamo koju masovnu pojavu izučavamo,več statističku masu treba tačno definisati. Pojedine statističke jedinice date statističke mase su jednorodne, ali nisu medju- sobno fednake. Statističke jedinice se medjusabno razlikuju prema bezbroj karakteristika, koje nazivamo statistička obeležja . Tako su starost pojedinih lica, pol, zanimanje, školska sprema, kao obeležja statističke mase stanovništva, od lica do lica različita. Isto tako pojedina poljo¬ privredna gazdinstva medjusobno se razlikuju prema bezbroj obeležja, kao što su veličina zem- ljišnog poseda, radne snage, broja stoke, mesto gde se nalaze i tako dalje. Ova različitost pojedinih obeležja od jedinice do jedinice je od najznačajnijih svoj- stava statističkih obeležja. To svojstvo nazivamo varijabilitetom statističkih obeležja. Prebro- javanjem jedinica sa datim obeležjem, sumiranjem obeležja, grupisanjem jedinica prema datim obeležjima, statistika daje kvantitativnu sliku i analizu masovne pojave, kroz koju izučavamo kvalitativnu stranu masovnih pojava. Brojčano ispitivanje pojavljivanja tuberkuloze po socijal- nim grupama stanovništva otkriva zdravstvene prilike pojedinih socijalnih grupa. Vremensko is¬ pitivanje strukture broja trgovačkih radnji po privrednom sektoru u FNRJ daje nam u brojčanom obliku sliku procesa socijalizacije trgovinske mreže u FNRJ. Postotak nepismenih po narodno- stima u FNRJ pokazuje stepen kulture pojedinih narodnosti. 1.1 Statistička jedinica Statistička masa sastoji se od statističkih jedinica, odnosno jedinica statističkog posmatranja. Drugim rečima, statističke jedinice ili jedinice statističkog,posmatranja jesu os¬ novni delovi elemenata statističke mase. One su od osnovnog značaja, pošto su nosioci obele¬ žja, preko kojih dobijamo mogučnost ispitivanja masovne pojave. One mogu biti najrazličitije prirode. Zbog svoje uloge u socijalno-ekonomskom životu, u statističkim ispitivanjima še¬ sto se uzima kao jedinica posmatranja čovek . Čovek kao jedinica posmatranja dolazi u obzir 18 prilikom izučavanja stanovništva, zaposlenosti, kulture i prosvete, zdravstva i tako dalje. Pri- vredne organizacije imaju posebno mesto kao jedinice posmatranja u privrednoj statistici. Ta¬ ko nastupaju kao jedinice posmatranja: industriska preduzeča, zadruge, trgovinske i zanatske radnje, poljoprivredna gazdinstva itd. Stvari - predmeti su isto tako često jedinice posmatranja. Tako može da bude jedi- nica posmatranja: zgrada, stan, mašina, artikal itd. Jedinice posmatranja mogu da budu i poje¬ dina grla stoke kao konj, goveče, svinja. I dogadjaji mogu da budu statističke jedinice. Tako možemo kao tipične primere je- dinica posmatranja nabrojati sledeče dogadjaje: rodjenje, smrt, razvod braka, nočivanje turista, prelaz granice, akt kupoprodaje i sl. Pojedini eksperimenti iz mase eksperimenata izvršeni pod istim uslovima više puta nastupaju kao statističke jedinice. Za statističko posmatranje od osnovnog je značaja da li je jedinica posmatranja re-n alna jedinica ili dogadjaj . Realne jedinice su sve one pojave koje tokom vremena i dalje egzi- stiraju. Njih posmatramo u odredjenom momentu popisima (popis stanovništva),a dogadjaje u vremenskom periodu izveštajnom službom (izveštajna služba prirodnog kretanja stanovništva). U mnogim slučajevima skup nekih jedinica sastavlja novu statističku jedinicu. Tako. naprimer, članovi jednog domačinstva sastavljaju novu jedinicu - domačinstvo. Posmatrajuči jednu istu masovnu pojavu, jedinice posmatranja mogu biti raz Učite. Kod posmatranja bolesti može kao jedinica da bude ili bolesnik ili oboljenje. Kao što vidimo, u prvom slučaju to'je realna jedinica, a u drugom dogadjaj. 1.2 Statistička obeležja 1.21 O statističkim obeležjima uopšte Jedinice posmatranja date statističke mase, iako su jednorodne, nisu jednake. One se medju sobom razlikuju u nizu karakteristika - obeležja . Kao statističko obeležje definišemo svako svojstvo statističkih jedinica koje je od interesa pri izučavanju statističke mase i koje se od jedinice do jedinice menja ili, kako kažemo, varira. Svaka jedinica posmatranja ima veli¬ ki broj osobina koje mogu u konkretnom primeru da budu statističko obeležje zavisno od cilja ispitivanja. Tako veličina cipela Stanovnika kod opšteg popisa stanovništva ne dolazi u obzir kao statističko obeležje, ali u specijalnom ispitivanju, u cilju dobijanja distribucije veličine cipela za industriju obuče, ovo bi obeležje bilo od centralnog značaja. Broj mogučih statističkih obeležja je ustvari toliki, koliki je broj svih mogučih oso¬ bina svih masovnih pojava, dakle ogroman. Tako, naprimer, kao obeležje moženastupiti: pol,sta¬ rost, zanimanje, školska sprema - kao obeležja Stanovnika; broj radnika, proizvodnja, upotreb- ljena električna energija, radni sati i broj mašina - kao obeležja industriskih preduzeča; povr¬ šina, broj stoke odred jene vrste, broj članova, nadmorska višina, da li ima ili nema vinograda - kao obeležja poljoprivrednih gazdinstava; da li je artikal ispravan ili ne, veličina profila i te- žina - kao obeležja artikala masovne produkcije. Svako obeležje ima za datu jedinicu posmatranja odredjenu vrednost-varijantu . Tako obeležje starosti ima za svako lice drugu vrednost; pol je muški ili ženski; bračno stanje ima sledeče varijante: neženjeni - neudate, udata - oženjen, razveden - razvedena, udovica - udovac; mesto rodje'nja ima varijantu koja zavisi od lokacije mesta gde je lice rodjeno. 19 1.22 Vrsta statističnih obeležja 1 1.221 Prema torne kakvo je obeležje i na koji način su date varijante, obeležja deli ¬ mo na sledeče osnovne grupe: a) prostorna ili geografska obeležja b) vremenska obeležja c) stvarna obeležja. 1.222 Prostorna obeležja su sva ona koja označavaju mesto gde se jedinica u vreme posmatranja nalazi ili za koje je na bilo koji način vezana (naprimer, mesto rodjenja, mesto za- poslenja, stalnog boravka). Prostorno obeležje u osnovi je dato koordinatama mesta datog pod- ručja ali po pravilu dajemo geografska obeležja u vidu grupa, naprimer: opštine, srezovi itd. Od naročitog su značaja vremenska obeležja. Vremensko obeležje označava vreme u kome se jedinica posmatra ili vreme koje je u ma kojoj drugoj vezi sa jedinicom posmatranja. Kao primer možemo dati: datum rodjenja ili smrti lica, datum osnivanja preduzeča ili zadruge. Kod popisivanja realnih jedinica vreme posmatranja svih jedinica teoriski Je isto (kritični mo- menat). Zbog toga u tom primeru datum nije interesantan kao obeležje pojedinih jedinica nego samo kao karakteristika čitave populacije, odnosno mase. Kod dogadjaja situacija je drukčija, pošto se u tom primeru pojedini dogadjaji javljaju u različitim momentima. Sva ostala obeležja su stvarna . Njih ima najviše. Stvarno obeležje je, naprimer, pol, starost, zanimanje, ispravnost i neispravnost artikala i tako dalje. Prema torne, da li dajemo varijante obeležja rečima ili ciframa, stvarna obeležja su: a) atributivna b) numerička 1.223 Atributivna obeležja opisno izražavaju kvalitativne razlike jedinica posmatra¬ nja kao što su: pol, zanimanje, grana delatnosti, privredni sektor i tako dalje. 1.224 Numerička obeležja brojčano izražavaju.kvantitativne razlike jedinica posma- trgnja kao što su: godine starosti, višina čovečijeg rasta, broj zaposlenog osoblja i sl. Zavisno od toga da li se varijante odnose samo na neke ili na sve vrednosti datog intervala, numerička obeležja delimo na: a) kontinuirana i b) diskontinuirana. Kontinuirano numeričko obeležje je naprimer starost, pošto ona može kod čoveka da uzima sve vrednosti izmedju 0 i 100 godina. Suprotno torne broj zaposlenog osoblja zanatske radnje je diskontlnulrano obeležje, pošto može da uzme samo cele vrednosti. Razlika izmedju kontinuiranih i diskontinuiranih obeležja kod obrade statističkih podataka je vrlo znač.ajna, što če se u kasnijim izlaganjima jasno videti. Prema toj razdeobi stvarnih obeležja mogli bismo u neku ruku geografska obeležja ubrojiti medju atributivna, a vremenska obeležja medju kontinuirana numerička obeležja. 1.225 Kod obrade statističkih podataka naročito je značajna osobina obeležja, da su sva obeležja sortirna obeležja, što znači da možemo prema njima datu statističku masu sor¬ tirati. Samo numerička obeležja, a i to ne sva, jesu adlrna obeležja, što znači da ima^smisla sa- 20 hirati obeležja jedinica jedne date statistične mase. Zbir starosti svih Stanovnika je bez smi¬ sla, iako možemo formalno načiniti zbir. Medjutim, zbir površina poljoprivrednih gazdinstava, zbir vrednosti proizvodnje industriskih preduzeča i tako dalje, imaju potpun smisao. Naravno, površine gazdinstva i vrednost proizvodnje su i sortirna obeležja, pošto gazdinstva možemo da sortiramo prema grupama površine kao i preduzeča po vrednosti proizvodnje. 1.225 Izučavajuči medjusobno zavisnost obeležja možemo videti da je kod nekih obeležja jedno obeležje uzrok drugoga, a drugo rezultat uticaja prvoga. Prema torne, neka su o- beležja faktorljalna a druga rezultativna . Ako uzmemo kao jedinice posmatranja parcele, onda veličine patcela, položaj parcela, način obrade, količina utrošenog djubriva pretstavljaju fak- torijalna obeležja, a prinos pšenice rezultativno obeležje parcela kao jedinica posmatranja. 1.227 Iz dva-numerička obeležja koja su u medjusobnoj zavisnosti, možemo izvesti novo obeležje. Ako uzmemo parcelu kao jedinicu posmatranja, možemo iz prinosa i površine parcele, koja su numerička obeležja, izvesti novo obeležje - prinos'po hektaru površine. Isto tako u slu¬ čaju kada je jedinica posmatranja data roba koju prodaje pojedini poljoprivrednik na pijači od- redjenog dana, iz obeležja količine i vrednosti robe možemo izvesti novo obeležje - cenu. Ta izvedena obeležja u statistici nazivamo intenzivna obeležja za razliku pd o.nih iz kojih su iz¬ vedena, koja se zovu ekstenzivna obeležja . Prema torne, ekstenzivna obeležja t su:površina, pri¬ nos, količina robe, vrednost, a intenzivna obeIežja;cena, prinos po hektaru i tako dalje. Kako se vidi iz definicije i primera, ekstenzivna obeležja su sva adirna, medjutim, intenzivna obe¬ ležja nemaju adirnog karaktera. 1.23 Varijacija statističkih obeležja Dato obeležje po pravilu ne uzima jednu te is tu vrednost za sve jedinice date celo¬ kupnosti. Tako, naprimer, starost kao obeležje jedinica statističke mase stanovništva kod sva- kog lica je drukčija. Isto tako se od žene do žene menja broj živorodjene dece, od zanatske radnje do zanatske radnje - proizvodnja, od škole do škole - broj učenika. Tu pojavu, koju če¬ tno uopšte sresti kod svih obeležja, bez obzira na vrstu obeležja, nazivamo varijabilitet obele* žja. Variranje primečujemo ne samo kod numeričkih nego i kod atributivnih obeležja. Tako o- beležje pola ima za svaku jedinicu dva modaliteta: muški ili ženski. Isto tako od os obe do o- sobe varira obeležje zanimanja, od krave do krave količina pomuzenog mleka, od artikla do ar¬ tikla širina profila itd. Bez varijacije obeležja statističkih jedinica statistika bi izgubila smi¬ sao kao metod izučavanja masovnih pojava, pošto bi u tom slučaju sve jedinice bile medjusob¬ no jednake, a tada bi mogli vršiti izučavanje cele mase ispitivanjem samo jedne jedine jedini¬ ce. Izučavanje varijabiliteta jedno je od najzngčajnijih zadataka statistike. Varijabili¬ tet je prouzrokovan različitim faktorima, koji utiču la datu jedinicu. Pomoču analize varijabili¬ teta možemo otkriti jačinu uticaja pojedinih uslova koji utiču na pojave. 1.3 Statistička masa 1.31 Opredeljivanje (definisanje) statističke mase 1.311 Skup jednorodnih statističkih jedinica sačinjava statističku masu. U datu statističku masu ulaze samo jedinice koje odgovaraju datim - odredjenim uslovima. Tako, na¬ primer, statistička masa stanovništva nije data bez ikakvih ograničenja, nego treba tačno od¬ rediti uslove koje treba da ispunjava pojedino lice koje ulazi u statističku masu. Opredelju- juči uslovi treba da budu takvi, da možemo bez dvoumljenja odlučiti da li data jedinica ulazi u statističku masu ili ne. 21 Statističku masu opredeljujemo (definišemo) na taj najin sto odredimo koje vredno¬ sti nekih osnovnih obeležja treba da imaju jedinice da bi ušle u statističku masu. Statističku masu opredeljujemo (definišemo) geografski ili prostorno, vremenski i stvarno, ili suštinski. 1.312 Geografski ili prostorno odredjujemo statističku masu na taj najin ,što una- pred odredjujemo teritoriju na kojoj treba jedinica da se nalazi, da bi je mogli smatrati jedini- com date statistijke mase. Tako je, naprimer, kod opšteg popisa stanovništva, jedinica popisa svaka osoba na teritoriji FNRJ. Geografsko opredeljenje nije nujno u svim slujajevima, jer masa može biti definisana na neki drugi način. Tako bismo mogli u popisu stanovništva defini- sati da je jedinica posmatranja svako lice koje je državljanin FNRJ ali bez obzira gde se ono nalazi. 1.313 Vremenski opredeljujemo statističku masu raziičito, prema karakteru jedini¬ ce. Masu realnih jedinica, pošto one više vremana' postoje, odredjujemo momentom u kom jedi¬ nica treba da postoji, da bi ušla u statističku' masu.Momentom treba odrediti statističku masu realnih jedinica zbog toga što odredjivanje intervalom ne bi dalo tačan kriterijum koje jedinice ulaze a koje ne ulaze u nju. Kad bi, naprimer, stanovništvo kao masu odredili intervalom, reci¬ mo, od jedne sedmice,. onda bi ta masa obuhvatala sva lica koja su postojala u datoj sedmici. Medjutim, ne bi bilo moguče ustanoviti šta je sa licima koja su u toj sedmici umrla ili se rodi¬ la. Ta lica su, naime, u tom intervalu neko vreme postojala a neko vreme nisu i nemoguče je sad prema tom kriterijumu odrediti da li ulaze u statističku masu ili ne. Zbog toga je besmisle- no tražiti broj Stanovnika u FNRJ u 1955 godini, pošto se taj broj menja u svakom momentu. Momenat u kom treba da postoji odredjena realna jedinica da bi je smatrali jedinicom posmatra¬ nja, zove se kritični momenat. Sasvim je drukčiji problem kad nastupaju dogadjaji kao jedinica statistijkog posma¬ tranja. Kod dogadjaja je besmisleno odredjivanje jedinica koje ulaze u statističku masu po kri¬ terijumu momenta, pošto u datom momentu može broj odredjenih dogadjaja biti mali, ili se Jak može desiti da u tom momentu nijedan dogadjaj uopšte ne nastupi. Masu dogadjaja možemo vre¬ menski opredeliti jedino intervalom, s tim da^u posmatranje udju svi dogadjaji iz tog perioda. Statističku masu rodjenja, naprimer, dobijamo ako tražimo da masu rodjenja sačinjavaju sva ro¬ djenja u datom mesecu ili godini. Kao prelaz izmedju realnih jedinica i dogadjaja mogli bismo uzeti dogadjaje koje je moguče vremenski odrediti bilo momentom ili intervalom. Uzmimo, naprimer, kao jedinicu po¬ smatranja gradjenje jedne stanbene zgrade. Pritom. kako vidimo, jedinica posmatranja je pro¬ ces gradjenja, koji se ne izvrši kao dogadjaj u datom momentu, nego traje izvesno vreme.Skup svih gradjenja stanbenihzgrada možemo odrediti bilo momentom, tražeči sva gradjenja stanbe- nih zgrada u datom momentu - kritičnom datumu, ili intervalom - uzimajuči u statističku masu sve gradnje koje su se vršile u datoj godini. Shematski možemo prikazati vremensko odredjiva¬ nje statistijke mase, kako je prikazano na slici 1.1. Na toj slici dogadjaj je prikazan tačkom na onom delu vremenske skale na kojoj se dogodio, a dogadjanje i realne jedinice prikazane su pomoču duži u intervalu u kom je jedinica postojala. 1.314 Najteže je stvarno ili suštinsko odredjivanje statistijke mase. Ono izisku- je tajno poznavanje predmeta posmatranja. Čak i kod primera, na izgled tako jednostavnog,kao što je odredjivanje statistijke mase stanovništva, treba tajno ustanoviti koje lice smatramo kao jedinicu stanovništva u FNRJ. Medjutim, tad nailazimo na poteškoče. Analiziranjem statis- tijke mase stanovništva dolazimo do zaključka da mogu, zavisno od definisanja i tumajenja, nastupiti razlijiti slučajevi. Tako definišemo kao "prisutno stanovništvo" sva lica koja su u datom momentu prisutna na datoj teritoriji, a kao "stalno stanovništvo" sva lica kojcf su u da¬ tom momentu na odredjenoj teritoriji stalno naseljena, bez obzira na to da li se.u tom momentu na toj teritoriji stvarno nalaze ili ne. Stanovništvo kao masu možemo opredeliti i na druge naji¬ ne. Pravno-legalno opredeljeno stanovništvo dobijamo ako nam u stanovništvo kao masu ulaze 22 interval posmatranja a) odredjivanje mase realnih jedinica b) odredjivanje mase dogadjanja Slika 1.1. c) odredjivanje mase dogadjaja Prikaz vremenskog odredjivanja kod pojedinih vrsta masa. sva lica koja su državljani FNRJ. Iz ovih primera vidimo da prema različitim definicijama dobi- jamo i sasvim različite mase stanovništva. Stvarno odredjujemo datu populaciju - masu na taj način, što odredimo koje vrednosti datih obeležja treba jedinica da ima da bi je smatrali jedinicom date statističke mase. Tako može data statistička masa obuhvatiti sve žene od 15 do 50 godina starosti sa više od petoro dece. Time je skup jedinica posmatranja u masi opredeljena po polu, starosti i broju dece. Tačnim geografskim, vremenskim i stvarnim odredjivanjem možemo sve slučajeve da¬ te pojave podeliti u dve grupe: 1. u one koje ne odgovaraju datim uslovima i prema torne nisu je- dinice definisane statističke mase i 2. u one koje odgovaraju uslovima, utvrdjenim odredjenjem statističke mase i koje ulaze ustatističku masu. Broj jedinica date statističke mase nazivamo obimom mase ili populacije. 1.32 Vrste statističkih masa 1.321 S obzirom na mogučnost izučavanja masovnih pojava, značajna je deoba sta¬ tističkih skupova na homogene i heterogene . Smatra se da je statistička masa homogena kada su slučajevi koje ona obuhvata medjusobno uporedivi, jer ne pokgzuju bitne razlike u konstitutiv¬ nim - osnovnim osobinama. Tačnije rečeno, homogenom statističkom masom odnosno homogenim skupom smatramo onaj ko ji, opredeljenim faktorijalnim obeležjima, ima za rezultat - zbog jednako odredjenih uslova - mali varijabilitet rezultativnih obeležja. U protivnom slučaju varijabilitet rezultativnih obeležja je veliki i tada govorimo-o heterogenim statističkim skupovima. Kao homo- genu statističku masu smatramo, naprimer, skup poljoprivrednih gazdinstava odredjene veličine datog poljoprivrednog rejona. Privredna rejonizacija, naime, ide za tim da se dobiju homogena područja, što nije važno samo zbog izučavanja več i zbog uspešnijeg vodjenja privrede. 23 1.322 Time što uslovima kojima opredeljujemo datu statističku masu dobijamo nove uslove, izdvajamo iz datog skupa nov skup, koji za sebe, prema definiciji, sačinjava novumasu ali takvu u kojoj su sve jedinice novog skupa istovremeno i jedinice osnovnog skupa. Taj novi skup dobijen na opisani način, nazivamo delimični skup (vidi sliku 1.2a). Datu statističku ma¬ su možemo podeliti na čitav niz delimičnih skupova na takav način, da se svaka jedinica osnov*- nog skupa pojavljuje samo u jednom izmedju delimičnih skupova (vidi sliku 1.2b). Ta deoba sku¬ pova na delimične skupove vrlo je značajna u cilju analiziranja masovnih pojava i statističar na svakom koraku dolazi u situaciju da mora formirati delimične skupove. Svaka masa ustvari je delimična masa čitavog niza skupova, a i svaki skup možemo na mnogo načina podeliti na de¬ limične skupove. Tako je, naprimer, skup radnika u datom srezu delimični skup svih radnika u zemlji ili ukupnog stanovništva u srezu. S druge strane, možemo i sam skup radnika u, srezu podeliti na delimične skupove, naprimer, prema polu, u dva delimična skupa: radnici u srezu i radnice u srezu. U nekim primerimo dva različita skupa mogu imati izvestan broj zajedničkih jedinica.Ta¬ ko, naprimer, skup poljoprivrednih gazdinstava sa površinom manjom od 5 hektara u FNRJ i skup svih poljoprivrednih gazdinstava u NR Srbiji imaju kao zajedničke jedinice poljoprivredna gazdinstva manja od 5 hektara u NR Srbiji. Taj skup zajedničkih gazdinstava delimično je skup kako prvog tako i drugog osnovnog skupa (vidi sliku 1.2c). Na slici K2 dajemo shematski prikaz različitih primera delimičnih skupova. Kod toga sa A i B označeni su osnovni skupovi, a sa Aj A 2 , A 3 delimični skupovi osnovnog skupa A, a sa B^delimični skup osnovnog skupa B koji je jednak deiimičnom s kupu Aj osnovnog skupa A. Slika 1.2 Shematski prikaz različitih delimičnih skupova 1.4 O izučavanju masovnih pojava uopšte 1.41 Osobenosti pojedinih vrsta izučavanja i posmatranja Svaka realna nauka zasnovana je na posmatranju i eksperimentu. Ali osobine pojedi¬ nih vrsta posmatranja kod pojedinih nauka su vrlo raz ličite. 1.411 Uzmimo kao primer najpre eksperimenat u fizici . Fiksiranjem opredeljujučih u- slova, teoriski možemo iz eksperimenata eliminisati sve uslove koji bi mogli poremetiti eksperi¬ menat. Ponavljanjem eksperimenta, prema torne, dobili bismo jednak rezultat. Primenom jednog od opredeljujučih uslova menja se i sam rezultat. Dobijena razlika je zavisna od stepena jačine .uslova. Na taj način možemo eksperimentisanjem pronači veze i zavisnosti izučavanih pojava. Ako uzmemo kao primer pad tela, vreme padanja sa iste višine biče za isto telo, prilikom ponov¬ ljenih eksperimenata, uvek jednako. Promenom višine padanja menja se i vreme padanja zavisno od višine. Eliminisanjem svih ostalih uslova koji bi mogli biti od uticaja na vreme padanja, time 24 što pri svakom pokušaju bacamo isto telo, što bacanje izvodimo uvek na jednak način, dobili bismo funkcionalnu zavisnost izmedju puta i vremena padanja tela.Ali zbog praktične nemoguč- nosti potpunog eliminisanja svih dodatnih uslova koji utiču na vreme padanja, kod ponovljenih opita dobičemo rezultate koji se medjusobno razlikuju. Ta razlika je utoliko manja, ukoliko nam je više uspelo da eliminišemo te dodatne uticaje. Što je eksperimenat preciznije sprove- den, to su manje razlike koje proističu iz "slučajnih uticaja". 1.412 U fizici, gde se eksperimenti vrše uz velike mogučnosti fiksiranja uslova,re¬ zultat slučajnih uticaja je mali. Ali imamo i primera kod kojih je kompleks uslova, koje ne mo¬ žemo odrediti, mnogo veči. Uzmimo kao primer eksperimenat u poljoprivredi . Prilikom ispitiva- nja prinosa pšenice možemo odrediti veličinu parcela, način sejanja, sortu, položaj parcela,što sve utice na prinos, ali ne možemo izbeči uticaj različitog mikrosastava humusa opitnih parcela kao i neke razlike u sejanju i tako dalje. Ukratko, kompleks slučajnih uticaja je mnogo veči, pošto se sastoji iz odredjenih prirodnih uticaja koje ne možemo unapred tačno opredeliti. Iz o- voga bi proizišlo da kod ovakvih ispitivanja ne možemo doči do tako preciznih zaključaka kao kod preciznijeg eksperimentisanja u fizici. Ali zahvaljujuči činjenici da po zakonu velikih bro- jeva slučajni uticaji deluju kako u pravcu umanjenja, tako i u pravcu povečanja rezultata, u pro- seku se uticaj slučajnih faktora potire prilikom izvodjenja velikog broja eksperimenata. Na taj način zahvaljujuči toj zakonomernosti, iz velikog broja jedinica možemo, potiranjem uticaja slu* čajnih faktora, dobiti rezultate koji su jednaki vrednosti sa rezultatima-ispitivanja u kome bi več kod eksperimenata eliminisali uticaj slučajnih faktora. 1.413 Ispitivanje u fizici, hemiji, agronomiji i slično, vršimo direktnim eksperimen- tima pod odredjenim usiovima. Ali kod socijalno-ekonomskih ispitivanja takav način nije moguč. Jedinicu posmatranja ne možemo dobiti pomoču eksperimenata, pošto pojedine pojave stvara ži¬ vot. U toj situaciji je jedini izlaž da izmedju pojava koje je formirao sam život izaberemo one koje odgovaraju opredeljujučim usiovima. Tim načinom dobijamo skup jedinica koje su u istoj meri podesne za ispitivanje, mada nisu rezultat eksperimenata. Izučavajuči socijalno-ekonomske pojave, možerho pronači da je kompleks individual¬ nih uslova, koji utiču na pojedine jedinice statističke mase, daleko veči od uticaja koji smo primetili.kod eksperimenata u fizici, a Još veči nego kod problema iz agronomije, koji smo nove¬ li kao primer. Ali i kod socijalno-ekonomskih problema možemo, zahvaljujuči zakonu velikih bro- jeva, u mnogim slučajevima obuhvatom velikog broja Jedinica doči do tipične veličine i do zako¬ nomernosti. Kao primer uzmimo odnos izmedju broja rodjenja muške i ženske dece. Kod pojedi- nog porodjaja rodi se muško ili žensko dete. I u pojedinim famllijama ne možemo primetiti ni- kakve izričite zakonomernosti u odnosu izmedju broja muške i ženske dece. Ali ako uzmemo sva rodjenja u datoj opštini, možemo svake godine primetiti izvestan stalan odnos izmedju broja ro- djene muške i ženske dece. Proširimo li svoje posmatranje na jednu republiku ili čitavu zemlju za duži period, taj odnos če se sve više približavati razmeru od oko 106 rodjenja muške dece na 100 rodjenja ženske dece. Zadatak statistike je kvantitativno opisivanje i prikazivanje masovnih pojava i iz- nalaženje zakonomernosti u tim pojavama. Medjutim, kompleks individualnih uticaja kod nekih socijalno-ekonomskih pojava to¬ liki je, da i pored velikog broja slučajeva zakon velikih brojeva ne dolazi do izražajo. [J tim situacijama statistika se ograničava samo na opisivanje i prikazivanje, a ne i na traženje zako¬ nomernosti u masovnim pojavama. 1.42 Faze statističkog ispitivanja V 1.421 Statističko ispitivanje je po obimu, kao i po svojim specifičnostima, vrlo kom- pleksan posao. Tako možemo statističko ispitivanje podeliti u sledeče tri velike faze: 25 a) statističko posmatranje b) grupisanje i sredjivanje statističke grad je c) analitička obrada i analiza 1 interpolacija rezultata. 1.422 Statističko posmatranje ili prikupljanje podataka sastoji se u torne, da po svim trošenim obeležjima sakupimo podatke o svim jedinicama masovne pojave koju posmatra- mo. Pošto je broj jedinica statističke mase po pravilu veliki, možemo izvršiti statističko po¬ smatranje samo dobro pripremljenim sistematskim registrovanjem svih jedinica date statističke mase. Statističko posmatranje sastoji se u svom prvom delu iz tačnog odredjivanja cilja, pred¬ meta i obeležja posmatranja a u drugom planu i sprovodjenja samog posmatranja. Karakteristi¬ ke ove faze statističkog ispitivanja su masovnost, rad velikog broja saradnika, popisivača i direktni kontakt sa jedinicama posmatranja, ili onima koji mogu o jedinicama da daju podatke. Rad na prvoj fazi je pre svega organizacionp-tehničke prirode. Osnovni zadatak prve faze je potpunost i ispravnost podataka.. 1.423 Statističkim posmatranjem dobijamo statističke podatke date na statističkim obrascima. Tako spremljenom statističkom gradjom moguče je pristupiti drugoj fazi, g ruplsanju i sredjivanju statističke gradje. Osnova obrade statističke gradje sastoji se u sistematizovanju prikupljenih podata¬ ka prema datim shemama grupisanja, prebrojavanja i sumiranja podataka. Iz prikupljenih poda¬ taka, datih u nepreglednom obliku, sredjivanjera, prebrojavanjem i šahiranjem statisti™kih .poda taka dobijamo sliku masovne pojave u apsolutnim brojevima, datim u vidu statističkih serija. Te statističke serije treba da budu takve, da omogučuju dalju obradu i analizu masovne poja¬ ve. Osobina druge faze statističkog ispitivanja je u dosta specijalizovanom radu, koji treba da obavljaju specijalizovani kadrovi uz pomoč najrazličitijih tehniških sredstava, koja poma- žu da se ta faza rada, koja u večini slučajeva traje dugo, što pre obavi. Naročito u toj fazi ra 7 da možemo mnogo ubrzati posao i povisiti kvalitet obrade specijalnim statističkim mašinama, kojima mehanlzujemo rad i time smanjujemo broj kadrova. Naravno, taj način obrade dolazi u obzir samo kad je obrada centralizovana na jednom ili u nekoliko centara. U toj fazi rada mno¬ go pomaže, da bi se rad odvijao sistematizovano i ispravno, dobar plan obrade, pri čemu se ka- riste sva iskustva stečena prilikom srodnih obrada. 1.424 Apsolutni podaci, dobijeni sredjivanjem statističkih podataka u vidu statisti¬ čkih serija, sami za sebe več daju sliku masovne pojave koju izučavamo. Ti su podaci več u takvom obliku od velikog značaja i interesa. Ali, formiranjem apsolutnih serija nije još do kra¬ ja dat uvid u zakonomernosti i sastav masovnih pojava. To možemo postiči tek daljom obradom ovih podataka. Takva obrada, koja je sastavni deo analize statističkih podataka, sprovodi se uz primenu različitih specijalnih metoda, od kojih su neke elementarne (srednje vrednosti, re¬ lativne vrednosti itd.)a neke iziskuju poznavanje viših statističkih metoda (analiziranje vre - menskih serija, analiza korelacije, analiza varijanse i sl.). Tek rezultati ove obrade, zajedno sa tekstualnom analizom, pretstavljaju zaključak statističkog ispitivanja. U ovoj fazi rada u velikoj meri prestaje masovnost rada, pa se prelazi na individu¬ alni rad visokokvalifikovanih stručnjaka iz one oblasti iz koje je sprovedeno ispitivanje i sta- tističara. 1.425 Sve tri faze statističkog ispitivanja, iako su po svom značaju sasvim razli- čite, medjusobno su u us ko j organsko j vezi . Analiziranje pomoču specijalnih metoda moguče je samo onda kada su posmatranje i sredjivanje sproveaeni tako da to i omogučuju. Specijalni način obradjivanja iziskuju naročiti način posmatranja. Da bi pojedine faze bile sprovedene tako da je moguče postiči cilj posmatranja, treba, pre početka ispitivanja, pored posebnog pla¬ na za svaku pojedina fazu ispitivanja, izroditi opiti plan celokupnog statističkog ispitivanja. 26 Taj plan treba da je izradjen pod pretpostavkom cilja ispitivanja, tako da je mpgučnost izrade svake fazp uslovTjena ispravnim.sprovodjenjem prethodnih faza. Zbog toga treba misliti na fa- zu obrade i na fazu analize več prilikom statističkog posmatranja i sredjivanja, i sprovesti ih tako da omoguče traženu analizu. Opšti plan treba da sadrži, pored programa i planova, i finan- siski plan čitavog ispitivanja. Ovo je od osnovne važnosti, pošto se može desiti da, radeči bez finansiskog plana, ne možemo ispitivanje ostvariti u celini, ili još gore, da tek u toku ispitiva¬ nja saznamo da finansiska sredstva koja nam stoje na raspolaganju pokrivaju samo troškovepo- smatranja a ne fazu obrade i analizu podataka. Iako statističko ispitivanje obično prolazi kroz sve tri faze, ipak se ne može reči da je to pravilo. Ima slučajeva u kojim se statističko ispitivanje završi več u drugoj fazi, tako da obuhvati samo statističko posmatranje i sredjivanje. Dalja obrada i analiza u.tom slučaju ostavlja se drugoj instituciji ili se odlaže za kasnije, što je čest slučaj kod.zvanične statis¬ tike. U nekim primerimo specijalna analiza uopšte nije cilj ispitivanja, pošto su podaci name¬ njeni operativnim ciljevima. Katkada statističko ispitivanje može da sadrži samo sredjivanje gradje i analitičku obradu i analizu podataka. Taj slučaj imamo, naprimer, kada se skupljaju podaci sa nekim dru- gim ciljem, a statistika ih iskoriščava tek kao sekundarni karisnik. KONTROLNA PITANJA 1. Šta smatramo masovnom pojavom? 2. Šta je statističko masa ili skup? 3. Šta je statističko jedinica ili jedinica statističkog posmatranja? 4. Šta sve može da se javi kao statističko jedinica? 5. Šta je statističko obeležje? 6. Sta je varijanta obeležja? 7. Koje su vrste obeležja? 8. Koja su prostorna obeležja ? 9» Koja su vremenska obeležja? 1Q. Koja su stvcfrna obeležja? 11. Kako delimo stvarna obeležja? 12. Kakva je razlika izmedju atributivnih i numeričkih obeležja? 13. Koja su kontinuirana a koja diskontinuirana obeležja? 14. Šta je sadržina adirnih, a šta ;sortirnihi obeležja? 15. Koja su faktorijalna, a koja rezultativna obeležja? 16. Koja su intenzivna a koja ekstenzivna obeležja? 17. Šta podrazumevamo pod varijabilitetom obeležja? 18. Kako opredeljujemo statističku masu? 19. Na koji način opredeljujemo masu realnih jedinica? 20. Na koji način opredeljujemo masu dogadjaja? 21. Kako statističku masu opredeljujemo: stvarno ili suštinski? 22. Koji su homogeni a koji.su heterogeni statistički skupovi? 23. Šta su delimični skupovi? 24. Koje su razlika izmedju izučavanja masovnih socijalno-ekonomskih pojava i eksperimenata u pojedinim naukama? 25. Koje su faze statističkog ispitivanja? 26. Koje su osnovne karakteristike statističkog posmatranja? 27. Šta podrazumevamo pod sredjivanjem statističke gradje? 28. Šta pretstavlja konačnu fazu statističkog izučavanja i na koji način se obavlja? 29. Iz kog razloga je potreban opšti plan statističkog istraživanja? 27 2. STATISTIČKO POSMATRANJE 2.0 Uopšte o statistlčkom posmatranju Statističko posmatranje je osnov statističkog ispitivanja. Od toga kako je izvedeno prikupljanje podataka, zavisi rad u svim narednim fazama. Nista ne koristi ni najidealnije spro- vedena obrada i analiza kad počiva na pogrešnim osnovnim podacima. Zato treba svim snagama nastojati da statističko posmatranje bude sprovedeno tako da se postignu rezultati bez grešaka, ili bar sa najmanjim mogučim brojem grešaka. Taj cilj je katkada vrlo teško postiči, jer statis¬ tičko posmatranje pretstavlja masovan rad, ponekad hiljade ljudi-popisivača, pored miliona lju- di-jedinica posmatranja ili lica koja daju podatke o jedinicama posmatranja. Zbog toga treba da je statističko posmatranje pripremljeno tako, da se ono sprovede što je najbolje moguče, prila- godjeno kako kvalitetu popisivača tako i kvalitetu jedinica posmatranja, Plan statističkog posmatranja možemo podeliti u dva tehnički i suštinski različita dela: a) programski deo plana posmatranja, koji sadrži sve elemente opredeljivanja i defi- nisanja statističke mase kao i cilj, predmet, jedinice i obeležja posmatranja; b) organlzaciono-tehničkl deo plana posmatranja , koji odredjuje oblik i način posma¬ tranja, vreme i prostor, sredstva i organe, kao i izveštajnu jedinicu. 2.1 Programski deo posmatranja _ 2.11 Cilj posmatranja Pre nego što predjemo na bilo kakav rad oko plana statističkog posmatranja, treba da odredimo namenu i cilj predvidjenog posmatranja. Tačno data namena i cilj omogučuju isprav no odredjivanje predmeta posmatranja i uspešno sprovodjenje čitavog ispitivanja. Dobro i uspe¬ šno sprovodjenje posmatranja zahteva što brži i što jeftiniji rad. Tačno odredjeni cilj uklanja svaki izlišan posao, do kog’a može doči ako se, zbog slabo odredjenog predmeta i cilja, popisu- ju obeležja koja su neispravno definisana ili se u konačnoj fazi ne obradjuju. Cilj statističkog ispitivanja odredjuju po pravilu oni kojima su podaci potrebni. U ve¬ čini slučajeva, kod statističkih akcija u užem smislu, to su organi vlasti. Sa Jasno pstavljenim ciljem ispitivanja prelazimo na socijalno-ekonomsku i stvarnu ili suštinsku analizu pojava koje ispitujemo. Ta .analiz a treba da pruži jasnu sliku pojava koje želimo da ispitujemo, o čemu treba voditi računa prilikom planiranja i sprovodjenja statističkog posmatranja. 2.12 Odredjivanje predmeta posmatranja - statističke jedinice i masa 2.121 Prema datom zadatku i cilju statističkog ispitivanja, potrebno je tačno odredi- ti predmet posmatranja što ustvari znači opredeljivanje-definisanje statističkih jedinica, a pre¬ ko njih i statističke mase. Statističku masu opredeljujemo time, što definišemo opredeljujuče u- slove koje treba da ispuni svaka jedinica koja ulazi u statističku masu. Jedinicu posmatranja treba definisati tako, da je bez dvoumljenja jasno šta smatramo za jedinicu posmatranja. Definisanje jedinice posmatranja nije uvek jednostavan posao, te sto- 28 ga treba tačno opisati šta, naprimer, smatramo Stanovnikom, šta poljoprivrednira gazdinstvom, šta zanatskom radnjom itd. Pošto različito shvatanje jedne te iste pojave može dati različite Jedinice pa i različite mase, to po pravilu statistiku masu i jedinicu definišemo u soglasno¬ sti sa ciljem i zadatkom statističkog posmatranja. Pritom se ne ograničavamo na opšte shva¬ tanje šta je., naprimer, stanovništvo, šta je poljoprivredno gazdinstvo, zanatska radnja i tako dalje, več definiciju podešavamo prema svojim potrebama i shodno cilju i zadatku statističkog posmatranja. S obzirom na to definicija ne mora da bude strogo naučna, več može biti konvenci¬ onalna, zato svaka definicija u statistikom posmatranju i počinje rečima: ..."U ovom statisti- čkom posmatranju kao jedinicu posmatranja smatramo to i to sa tim i tim karakteristikama..." 2.122 Več u poglavlju o masovnim pojavama uopšte rekli smo da statistika masa treba da bude principijelno opredeljena-definisana prostorno, vremenski i stvarno. U nastavku čemo se zadržati na nekim konkretnim pitanjima oko opredeljivanja statistike mase. Prostorno opredeljivanje u socijalno-ekonomskoj statistici večinom je prosto, pošto se oslanjamo na postoječu administrativno-teritorijalnu podelu. Prostorno opredeljivanje u okviru čitave zemlje nije problematično U pogledu mogu-j čnosti opredeljivanja podataka radličitih statistikih posmatranja, pošto se državne granice rne- njaju samo u izuzetnim slušajevima (rat i sl.). Problematinije je u slučaju kad statistika ma¬ sa obuhvata samo deo zemlje, naprimer srez lli opštinu, koji su mnogo više pod uticajem terito¬ rialnih promena, pošto se administrativno-teritorijalna podela menja češče. Kod tih slučajeva Prostotno definisanje statistik«' mase prema postoječoj administrativnoj podeli samo je trenut- no tačno rešenje, koje ne može dati odgovor na pitanje: "Kako treba odrediti prostorno masu,da “i postojala mogučnost uporedjivanja dobijenih podataka sa podacima ranijih ili kasnljih vreme¬ na?" 2.123 Vremenski opredeljujemo statistiku im.su na različite načine, zavisno od to¬ ga da li posmatramo masu realnih jedinica, koje vremenski duže postoje, ili masu dogadjaja,ko¬ ji se zbivaju u momentu. Mi več znamo da masu realnih člnjenica opredeljujemo momentom,a ma-- su dogadjaja intervalom. Momenat kojim opredeljujemo masu realnih jedinica, nazivamo kritični momenat_. Svi slučajevi posmatrane pojave, koji se prema definiciji smatraju jedinicama posmatranja, ulaze u statistiku masu, ako u kritičnom momentu postoje. Prema torne, kritični momenat u statistikom Posmatranju je onaj vremenski interval prema kome se odredjuje stanje posmatrane statistike mase. U popisu stanovništva FNRJ 1953, naprimer, kritični momenat bila je ponač izmedju 31 marta i 'l aprila 1953 godine. Popisom su, dakle, obuhvačena sva lica koja su postojala u tom trenutku. Tako su deca rodjena 31 marta 1953 pre ponoči ušla u-popis, a ona rodjena 1 aprila, tj> posle ponoči nisu ušla, pošto nisu bila u životu u kritičnom momentu. Isto tako svi oni koji su umrli ma i nekoliko minuta pre kritičnog momenta nisu popisani, a oni koji su umrli posle po¬ noči, tj. posle kritičnog momenta, ušli su u popis. Pošto je, po pravilu, popisivaču tehnički ne- moguče da popisuje tačno u kritičnom momentu, več to čini posle (pitava dva dana posle kritic- nog momenta), može se desiti da treba da popiše lice koje je, u vremenu kad on popisuje, več umrlo (lice umrlo posle kritičnog momenta),ili da ne sme da popiše lice koje je u vremenu kad on popisuje u životu (lice rodjeno posle kritičnog momenta). Svoju odluku pipisivac ce doneti Prema gore navedenom kriterijumu. Pored formalnog definisanja kritičnog momenta, postavlja se pitanje koji momenat treba da uzmemo kgo kritični momenat kako sa sadržinskog tako i sa tehničkog stanovišta. Sa tehničkog stanovišta, naravno, najpogodnije je da se kritični momenat poklapa sa vremenskim, u kome je najlakše popisati statističku masu. Tako je, naprimer, nezgodno da se popisuje sta- novništvo leti pošto je-to vreme ferija, pa je mnogo teže pronači lica, nego .u kom drugom peri- °du vremena, kada stanovništvo nije u takvom kretanju. Isti problem je i kod stoke, koju leti Pije moguče popisati, ili je to skopčano sa poteškočama, jer se mnogo stoke nalazi u planinama. 29 Tako bi za popis stanovništva tehniški bilo zgodno da se kao kritični mornenat odredi ponoč 31 decembra. Ipak se malo koja država usudjuje da vrši popis sa stanjem toga dana, pošto se zbog praznovanja Nove godine može sumnjati u potpunost i ispravnost dobijenih podataka. Opšte orijentaciono pravilo jeste da treba popis sprovesti u onom kritičnom momen¬ tu, u kome je stanje statističke mase najnormalnije i u kome najbolje odgovara cilju posinatra- nja. Važno je, dakle, da se kritični mornenat tako odabere, da dobijemo ispravnu sliku masovne pojave, a da istovremeno odgovara i tehničkoj preporuci, da treba za kritični mornenat uzeti ono vreme u kome je kretanje mase najmanje. U nekim slučajevima, kao naprimer kod popisa stoke, taj princip teško je održavati, pošto normalno stanje stada ne pada za sve vrste stoke u isto do¬ ba. Još jednog principa treba da se držimo pri odredjivanju kritičnog momenta. Ako datu statističku akciju vremenski ponavljamo u cilju dobijanja dinamike pojava, treba da se pridrža- vamo principa da se posmatranja vrše u jednakim vremenskim razmacima, a kod onih sa sezon¬ skim karakterom da se vrše u odredjeni, isti dan u godini. Samo na taj način sprovedeno stati- stičko posmatranje garantuje da čemo dobiti ispravnu sliku o vremenskom kretanju ispitivane pojave. Tako se, naprimer, popis stoke vršio u FNRJ svake godine istog dana (15 januara) i t. sl. Masu dogadjaja opredeljujemo vremenskim intervalom. Vremenski interval, kojim o- predeljujemo masu dogadjaja, u večini slučajeva je prirodni interval (sedmica, mesec, godina) iako neki od tih intervala imaju, zbog različite dužine, izvesne mane u pogledu primenljivosti kod kasnije obrade podataka. Interval, kojim je odredjena masa dogadjaja, zovemo izveštajni interval ili period. I kod mase dogadjaja važi pravilo da treba, u slučajevima gde zbog izučava- nja dinamike posmatramo više vremenskih intervala po redu, da su izveštajni intervali kod svih masa jednaki (meseci, godine i tako dalje). 2.124 Najteže je opredeljivanje statističke mase prema sadržini. Obično se detalj- nom definicijom stvarno ili suštinski odredjuje statistička masa. Ali, zbog velike isprepletano- sti socijalnih i ekonomskih pojava, često je teško definisati jedinicu posmatranja tako, da se bez dvoumljenja mogu odvojiti slučajevi koji su jedinice statističke mase od onih koje to nisu. Osim toga, mora se imati na umu i to, da treba definicija da bude formulisana na takav način, da je može razumeti široki krug popisivača, tako da može u konkretnoj situaciji prilikom popisiva- nja na terenu odlučiti da li prema definiciji neki slučaj ulazi ili ne ulazi u posmatranje. S dru¬ ge strane, tačna definicija posmatrane pojave treba i onima koji če dobijene podatke koristiti u analitičke svrhe. Zbog teoriskih, a i praktičnih uzroka, često smo u situaciji da je precizna formulaci¬ ja definicija ili vrlo teška ili uopšte nemoguča. LJ takvim situacijama, s obzirom na komplikova- ne definicije, rizikujemo da se zbog pogrešnog shvatanja potkradu greške i da u posmatranje u- dju i oni slučajevi koji ne odgovaraju zamišljenom pojmu jedinice. Da bismo izbegli greške, či- ji obim i prirodu ne poznajemo, obično zamenjujemo komplikovane definicije prostijim načinom opredeljivanja statističkih masa. Pritom smo svesni da to novo odredjivanje ne daje tačno skup baš onih jedinica koje bi trebalo da se dobiju, ali imamo garanciju, da če popisivači na terenu lakše odlučivati koji slučajevi ulaze a koji ne ulaze u osnovni skup. Time smo nepoznatu gre- šku, koju bi pravili popisivači, zamenili poznatom greškom, koju smo predvideli prilikom defi- nisanja jedinica posmatranja. Jedan od ovih principa je i princip "cenzus norme". Prema tom principu zamenjuje¬ mo srazmerno komplikovanu definiciju razgranišenjem slučajeva prema jednom jedinom obeležju. Tako smo kod popisa poljoprivrednih gazdinstava usvojili da udje u popis svaki posed od naj¬ manje 500 m^. Isto tako smo kod popisa industriskih preduzeča popisali sva preradjivačks pre- duzeča sa 5 ili više Fadnika. U prvom slučaju bila je cenzus norma 500 m2, a u drugom 5 radni- ka. Iako to razgraničavanje nije u svakom primeru dalo tačno opredeljenje izmedju poljoprivred¬ nih i nepoljoprivrednih gazdinstava, odnosno izmedju industriskih preduzeča i zanatskih radnji, 30 cenzus norraom postigli smo u velikoj meri 'pravilno razgraničenje a ujedno toliko uprostili o- predeljenje, da se ono moglo bez poteškoča sprovesti na terenu. 2.13 Odredjivdhje obeležja posmatranja 2.131 Statističkim jedinicama sugtinu daju tek statistička obeležja. Kad ne bismo Jedinicu posmatrali prema čitavom nizu obeležja, svaka jedinica bi bila slična ma kojoj drugoj jedinici u masi i jedina moguča konstatacija o masovnoj pojavi odnosila bi se na obim pojave, tj. na ukupan broj jedinica u masi. Tek ispitivdnjem najrazličitijih obeležja dolazi do punog iz- raiaja šarenalikost masovnih pojava, a mi dobijamo mogučnost da analiziramo i da prikažemo veličinu, sastav, varijabilnost i zavisnost masovne pojave. Broj mogučih obeležja date masovne pojave vrlo je veliki a uključivanje svakog no- vog obeiežja u statističko posmatranje vezano je za troškove koji su veoma znatni. Zbog toga s# pred organlzatore statističkog posmatranja postavlja jedan odgovoran zadatak: da se iz čita- ve mase mogučih obeležja izaberu.ona koja su potrebna za ispitivanje date pojave a da se ispu- ste sva ona koja bi opterečivala posmatranje. Da bi mogli postiči ispravan izbor obeležja koja treba da udju u posmatranje, treba uzeti u obzir sledeče preporuke: a) priiikom donošenja odluke o torne koja obeležja ulaze u posmatranje, treba oba- vezno da saradjuju buduči korisnici statističkih podataka; b) kod izbora obeležja 1 formulisanja pitanja treba imati veze i sa onim licima od ko¬ lih čemo prikupljati podatke, i to zbog toga da bismo znali kakve su mogučnosti za dobivanje odgovora po obeležjima koja posmatramo; taj kontakt pastižemo probnim-pilotskim ispitivanjem na terenu, 1 c) treba izabrati samo ona obeležja koja su u direktnoj vezi sa izučavanom pojavom; d) treba izbegavati obelečja koja su za teren težka, kao što su ona koja se odnose na davno prošlo vreme ili koja zahtevaju komplikovana preračunavanja; e) treba izbegavati i pitanja koja su diskretne prirode i ona za koja znamo da ljudi neče dati odgovor; podaci dobijeni na taj način neče biti ispravni a pored toga ljudi zbog toga gube poverenje u statistiku; f) treba posmatrati samo ona obeležja koja imamo nameru da obradjujemo; u protiv- nom slučaju tim pitanjima samo opterečujemo posmatranje, što ima utlcaja na kvalitet ostalih Podataka kao i na troškove posmatranja. 2.132 Obeležja koja obično uzimamo u obzir kod statističkog posmatranja, možemo £2jg liti prema njihovoj funkciji u tri grupe: U prvoj su grupi obeležja koja su u suštinskoj vezi sa ispitivanom pojavom.Pomoču njih želimo dobiti uvid u izučavanu pojavu.Gore date preporuke odnose se uglavnom na njih. Pored tih obeležja kod statističkog posmatranja javljaju se i obeležja koja su teh¬ niške prirode i služe identifikaciji jedinica posmatranja. Medju identifikaciona obeležja ubra- iamo ime i prezime popisanog lica, naziv firme koju popisujemo, naziv radnje i tako dalje. Ova °heležja su individualnog karaktera i nemaju veze sa suštinom posmatranja. Ali njih treba pri¬ kupiti da bi znali koje su jedinice popisane i da bi eventualno mogli od posmatranih jedinica, Q ko je to potrebno', tražiti dodatna obaveštenja ili ispravke. Može se desiti da neko obeležje ima direktne veze sa drugim obeležjima, tako da vrednost tog obeležja možemo dobiti iz vrednosti drugih obeležja date jedinice. Ali i pored to¬ go Postavljamo pitanje po tim obeležjima, pošto nam ono služi kao kontrolno obeležje za niz 31 drugih obeležja. Tako,,prilikam posmatranja površine gazdinstva po kategorijama, ne ispuštamo ukupnu površina, pošto preko nje kontrollšemo podatke o površinama pojedinih kategorija. 2.2 Organizaciono-tehnižki deo plana posmatranja 2.21 Jedlnica posmatranja i izveštajna Jedinica Jedinica posmatranja Je osnovni deo ill elemenat statističke mase. O njoj kao aas- tavnom delu mase tražimo podatke, pošto želimo da ispitujemo odgovarajuču masovnu pojavu. Jedinica posmatranja može da bude s ve ono što saSinJava masovne pojave. Pošto imamo bezbroj vrsta tih pojava, znači da imamo i bezbroj vrsta Jedinica posmatranja. Tako može da bude Je¬ dinica posmatranja: čovek - kod ispitivanja stanovništva, mašina - kod ispitlvanja osnovnih sredstava u industriji, domačinstvo - kod popisa idomačinstva i tako dalle. idududi da je jedinica posmatranja ona Jedinica o kojoj tražimo obaveštenja, to uzi- mamo kao lzveštajnu jedinicu ono lice, ustanovu ili organ, od koga možemo dobiti podatke o Je- dlnicama posmatranja. Izveštajna Jedinica može da se poklapa sa Jedinicom posmatranja, ali to nije nuino. Kod popisa stanovništva, osirn za decu, jedinica posmatranja poklapa se sa izveš- tajnom jedinicom, pošto pojedina lica daju podatke o sebi. Več kod ispitivanja domačinstava jedinica posmatranja ne može da bude istovremeno i izveštajna jedinica. Kao izveštajna Jedini¬ ca u tom primeru je starešina domačlnstva, ako je u uputstvlma dato da podatke o domačinstvu daje starešina domačlnstva. 2.22 Odredjlvanje oblika statistlčkog posmatranja 2.221 Prema programu statistlčkog posmatranja treba odlučiti koji oblik ili metod želimo primeniti prilikom posmatranja. Ima, naime, više metoda statističkog posmatranja. Koji je metod najpodesniji u datom slučaju, zavisi od programa i cilja ispitivanja. Ako tražimo da ispitivanje pruži vrlo detaljne i precizne podatke o ispitivanoj pojavi, onda posmatranje treba sprovesti izvesnim metodom koji če svakako.biti drukčiji od onog kad tražimo globalne podat¬ ke ne insistirajučl na suviše velikoj točnosti? Metod posmatranja dalje zavisi i od toga šta po-- smatramo - masu realnih jedinica ili masu dogadjaja. Masu realnih činjenica posmatramo po datom stanju, pa če mo primeniti jedan od me¬ toda koji su podesni za ispitivanje momentnih masa. Masu dogadjaja, medjutim, posmatramo iz- veštajnom službom, koja kontinuelno prati, u datom periodu, pojavljivanje slučajeva posmatra- ne pojave, a na kraju perioda šalje podatke o svim slučajevima koji su se desili u izveštajnom periodu. Statistika deli sve metode posmatranja na one čiji je cilj da dobijemo potpune podat ¬ ke o statističkoj masi i na metode pomoču kojih dobivamo ocene podataka. U prvu grupu metoda ubrajamo popis 1 donekle lzveštajnu službu , koji potpunim posmatranjem traže pravu sliku poja¬ ve koja se izučava. Za razliku od njih, svi metodi ocenjivanja statističkih podataka zasnovani su po pravilu na posmatranjima samo jednog dela jedinica posmatranja .statističke mase. Za metod izveštajne službe treba reči da on ne spada isključivo u grupu metoda sa potpunim po- smgtranjem, pošto se često dešava da pojedine izveštajne službe, iz praktičnih razloga.,elimi- nišu jedan deo beznačajnih jedinica posmatranja, koje bi prets.tavljale samo balast izveštajne službe. Za njih se vrši procena ili se nekim drugim putem prikupljaju podaci. 2.222 Prema torne, imamo metode potpunog i dellmlčnog posmatranja. Potpunim po¬ smatranjem tražimo prave vrednosti podataka, a delimičnim ocene. U potpuno posmatranje ubrajamo popis i izveštajnu službu, a metodi delimičnog po¬ smatranja obuhvataju: ankete, metod izbora tipičnih jedinica, posmatranje metodom uzoraka.mo- 32 nografiju, metod izbora osnovne mase. Da bismo dobili potpunu »liku, treba spomenuti Još me¬ tod procena, koji nije zasnovan ng posmatranju, individualnih Jedinica, nego na koriščenju po- dataka ranijih ispltivanja i evideftciia. Tu ee na osnovu globalnog izgleda pojave ocenjuje ma¬ sovna pojava koju lspitujemo. Več sama imena pojedinih metoda delimičnih posmatranja kazu- Ju njihov princip, Tako kod anketiranja metodom izbora tipičnih jedinlca nastojimo da iz osnov- nog skupd izaberemo jedinice koje su tipične za izučavdnu pojavu. Posmatranje metodom uzor- ka ima za osnov slučajni izbor jedinlca iz kojih ocenjujemo podatke o osnovnom skupu. Mono¬ grafija isRituJe samo jedan tipičan primer, ali ga ispituje udetalje, te zato ptetstgvlja individu¬ alno ispitivanje. Metod izbora osnovne mase posmatra samo najznačajnije Jedinice koje ustvari obuhvataju glavni deo pojave koju izučavamo. Posmatranjem proizvodnje največih preduzeča ma¬ žemo postiči ispitivanje samo vrlo malog broja preduzeča, ali ipak da obuhvatimo največi deo proizvodnje. Detaljnije o svakom od spomenutih metoda govoričemo kasnije. 2.23 Mesto posmatranja 2.231 Mesto gde se Jedinica posmatranja nalazi u vreme statistlčkog posmatranja značajno je kao sadržinsko obeležje, pošto pomoču njega možemo dobki uvid u regionalni raz- meštaj jedinica. Grupisanje u regionalne Jedinice, kao š.to su opštine, srezovi i tako dalje, od velikog Je značaja, kako za naučnu anaiizu pojava tako i za operativnu. Ali nije uvek nužno da se mesto posmatranja date pojave poklapa sa mestom gde se jedinica nalazi u vreme posmatranja. Tako imamo primera u popisu stanovništva, gde privreme- no otsutna lica popisujemo u mestu stalnog boravka a ne u mestu u kom se za vreme popišiva- nja nalazi. Po pravilu, jedinica posmatranja evidentira se u mestu gde se nalazi izveštajna je¬ dinica, koja se tcao što znamo, u nekim slučajevima poklapa sa jedinicama posmatranja. Tako nije nužpo da popišemo pojedino preduzeče u mestu gde se nalazi, nego, zarvisno od organiza¬ cije popisa, u mestu gde se nalazi administrativno rukovodstVo preduzeča. To je naročlto čest slučaj kad preduzeča ima svoje fllijale u različitim mestima. 2.232 Statistička masa Je odredjena teritorija na kojoj treba da se nalaze jedinice posmatranja. Pošto sve jedinice na čitavoj teritoriji ne popisuje jedno lice, treba tačno ogra- ničiti teritoriju koja pretstavlja područje rada svdkog pojedinog popisivača ili evidentičara. Tu teritoriju zovemo popisni' krug. Popisni krug po pravilu treba da bude toliki, da obuhvata onoli- ko jedinica koliko ih'može popisivač popisati u odredjenom vremenu u planu ponisivanja. Popi¬ sni krug ne možemo odrediti unapred time što čemo ograničiti površine popisnog kruga, niti ti¬ me što čemo odrediti koliko Jedinicg treba da sadrže popisni krugovi, več samo na osnovu oce¬ ne vremena, koje če popisivač utrošiti za popisivanje svih jedinica na svom podtučju. Tako se može dpsiti da popisni krug kod popisa stanovništva obuhvati u nekim slučajevima velike povr¬ šine sa malim brojem stanovništva, a u drugim malu površinu sa velikim brojem stanovništva. Princip podele ukupne teritorije na popisne krugove treba da bude takav, da svaka jedinica pada u jedan i to samo u jedan popisni krug. Kod nekih pojava, koje nemaju suviše ve¬ liki broj jedinica', administrativno-teritorijalna podela može dobro da posluži kao podela na po¬ pisne krugove. Tako može, naprimer, svaka opština pretstavljati popisni krug. Ali ima statisti- čkih akcija, u kojima je broj jedinica toliko veliki, da treba 161 dalje od administrativno-terito- rljalne .podele i deliti je na manja područja, na kojima- če pojedini popisivač moči blagovreme- no svfšiti svoj posao. Ti popisni krugovi mogu u nekim slučajevima da budu neobični To mo¬ že, naprimer, da bude planinska kiiča, treči kat stanbenog bloka i t.sl. U cilju zadovoljenja kako tehničke tako i suštinske Strane statističke akcije, tre¬ ba se pridržavati sledeče preporuke prilikom formiranja popisnih krugovar 33 a) popisni krug treba da ima,toliko jedinica, kojiko ih može popisivač popisati u vre¬ me popisa; b) treba nastojati da se omotjuči dobijanje teritorija najmanjlh'administrativnih jedi¬ nica putem grupisanju teritorija popisnih krugova; c) svaka Jedinica treba da pada u samo jedan popisni krug; d) granice popisnih krugova treba da su takve, da se može bez poteškofia popisni krug rekognoscirati (prepoznati) na terenu. Za bolje snalaženje popisivafia u svom popisnom krugu, popisni krug se daje u vidu spiskova Jedinica, pomočnih skica 1 t.sl. 4 Administrativno-teritorijalna podela zemlje u svakom slučaju treba da b)ude osnova za podelu na popisne krugove. Zbog toga sem kod nekih velikih popisa, kao naprimer kod popi¬ sa stanovništva, za vreme priprema i izvodjenja popisa zabranjene su sve admlnistrativno-teri- torijalne promene. 2.24 Vreme posmatranja i vreme pribiranja podataka Kod popisa, statistička masa Je vremenski opredeljena kritičnim momentom. Tehnički je sasvlm nemoguče da se u tom momentu stvarno izvrši statističko posmatranje svih jedinica. Nemoguče je da se, recimo, popis stanovništva sa kritičnim momentom u ponoč 31 marta 1953 u samu ponoč * izvede. Zbog toga treba praviti razllku izmedju vremena posmatranja (to je vreme momenat ili interval prema kome se odredjuje stanje statlstičke mase) i vremena pribiranja po¬ dataka, koje ni u kom slučaju nije momenat nego period vremena, krači ili duži, u kome treba izvršiti.tehničku radnju pribiranja podataka. Kod popisa stanovništva vreme posmatranja traje obično nekoliko dana posle kritičnog momenta. Zadatak popisivača je, dakle, da rekonstruiše stanje u kritičnom momentu, a ne da registruje stanje u vreme pribiranja podataka. Tako je, na¬ primer, u popisu stoke na dan 15 januara 1955 g.popisivač, koji je došao 18 Januara i dobio oba- veštenje da dato gazdlnstvo ima dve krave ali da je izmedju lb i 18 Januara jednu kravu proda¬ lo, trebalo da iistanovi pravo stanje u kritičnom momentu, to jest da je bilo tri krave, a ne dve, koliko ih je gazdlnstvo imalo u vreme pribiranja podataka. 2.25 Izvori i načini posmatranja 2.251 Izvori statističkih podataka mogu biti raznovrsnl. Obično su izvori statistič- kih podataka: a) neposredno posmatranje b) postoječi zapisi c) posredno posmatranje preko lica kojim je posmatrana pojava poznata. Kao primer neposrednog posmatranja moiemo uzetl sva statistička ispitivanja koja počivaju na eksperimentisanju (merenje prinosa na oglednim parcelama, odredjivanje kvaliteta artikala i tako dalje). Na neposrednom posmatranju počiva i služba lekarskog utvrdjivanja uzro- ka smrti, inventarlsanje zaliha i druga ispitivanja. Neposredno posmatranje dobro izvedeno ima najviše mogučnosti da da dobre rezultate. Ali nažalost, taj način kod mnogih primera ili uopšte nije izvodljiv, ili je suviše skup da bi ga moali primeniti. Postoječi zapisi su u večini slučajeva dosta dobar pa i jeftin izvor statističkih po¬ dataka. Podatke o datim pojavoma ne skupljamo samo u cilju statističkih ispitivanja. (J mno¬ gim slučajevima potrebni su individualni podaci u vidu evidencija, spiskova, registara i to za svrhe koje nisu statističke prirode več operativne (za rad nekih organa). Tako možemo uzeti kao primer poljoprivredni katastar kao osnov re-gulisanja sopstvenih odnosa i oporezivanja, re- gistar stanovništva koji služi u različite operativne svrhe, knjigovodstvenu evidenciju u priv- rednim preduzečima i tako dalje. Iako cilj sakupljanja tih podataka nije statističko ispitivanje, 34 statistika obradom tih podataka može doči do vrlo dragocenih podataka iz poljoprivrede, migra¬ cije stanovništva, privredne'delatnosti u industriji, trgovini itd. Podatke o jedinicdma posmatranja ne ustanovljavamo direktnim ispitivanjem ili po- stoječim zapisima, ža sve vrste jedinica posmatranja podatke možemo dobiti samo posredno, putem lica kojima su izučavene pojave poznate. Po pravilu, naime, sa izuzetkom odredjenih gru¬ pa stanovništva, posmatrana jeditiica ne može dati podatke o samoj sebi. Umesto njih podatke daju lica koja na bilo koji način poznaju jedinicu posmatranja, bilo da je ta jedinica njihovo vlasništvo, ili da je poznaju po službenoj dužnosti i slično. 2.252 Pored pitanja o izvoru podataka, za tehniku sprovodjenja statističkog posma¬ tranja od velikog je značaja i način na koji se podaci prikupljaju. Način prikupljanja treba da bude takav, da što manjim troškovima dobijemo što pouzdanije rezultate. Ima više načina za pri- kupljanje podataka od izveštajnih jedinica. Medju njima su glavni: a) obilazak izveštajnih jedinica b) prijavni način c) korespondentski način d) poštansko-telegrafski način.' Kod načina posete popisivač obilazi svaku izveštajnu jedinicu u mestu njenog stal- nog boravka ili sedišta. Svaku jedinicu popisivač, u večini slučajeva, obidje dva puta. U prvom obilaženju, obično pre kritičnog momenta, on donese popishe obrasce i daje obaveštenja i uput- stva o popisu. U drugom obilasku, po pravilu posle kritičnog momenta a-u periodu vremena pri¬ kupljanja podataka, popisivač ili sam popunt obrasce prema obaveštenjima izveštajnih jedinica, ili, kad Je sistem popisivanja takav da jedinice same popunjavaju obrasce, pregleda popunjene upitnike i sakupi ih. U slučaju kad Jedinica posmatranja ili izveštajna Jedinica sama popunjava popisne obrasce, govorimo o samoreglstracljl; u slučaju kad popisne obrasce popunjava popisivač prema obaveštenjima koje dobija od izveštajne Jedinice, mislimo na ekspediclonl način posmatranja ili metod ^ismenoa uplta. Kod pri-Javnog načina lica koja daju podatke pozvana su da dodju na odredjeno me¬ sto gde daju podatke Organima koji su zaduženi da sakupljaju podatke. Prijavni način može da se kombinuje sa samoregistracijom, kad lica koja dolaze samo popunjavaju dobijene podatke, 1 sa ekspedicionim načinom posmatranja, kad popisne liste popunjavaju-organi na osnovu obave¬ štenja (usmenog upita) izveštajnih jedinica. Kao primer prijavnog načina možemo spomenuti po¬ pis poljoprivrednih gazdinstava u 1947 godini, matičarsku službu i tako dalje. Način obilaska kao i prijavni način imaju svoje prednosti i svoje mane. Kod načina obilaska možemo računati sa večim izgledom da potpuno obuhvdtimo Jedinice posmdtranja, iako se izlažemo opasnosti da neke jedinice, i pored obilaska više puta, ne nadjemo kod kuče. Pri¬ javni način, po svoj prilici, jeftiniji je sa stanovišta troškova statističkog posmatranja, pošto popisivač ne obilazi teren. Medjutim, sa opšteg stanovišta ovaj je-način skup, Jer u troškove treba računati-i gubitak vremena lica koja treba da dodju na izveštajno mesto, što je daleko skuplje nego što je ušteda u pogledu manjih troškova popisivača. Mana prijavnog načina je u torne, što je izgled da se popišu šve jedinice posmatranja daleko manji nego kod načina obila¬ ska. Samoregistracija umnogome ubrzava rad popisivača, pošto tom prilikom on ne ispi- tuje pojedine jedinice nego samo vrši kontrolu datih podataka, što je u svakom slučaju brže od popisivanja. Ali samoregistraciju možemo uzeti-kao pogodan način posmatranja samo u slučaju kad ima lzgleda da izveštajna jedinica daje isprgvne podatke. U kulturno zaostalim krajevima mnogo je podesniji ekspedicioni način, jer popisivač može direktno ili pomoču dopunskih oba¬ veštenja, koja traži neposredno od izveštajnih jedinica, da dodje do traženih podaAaka. Da li 35 čemo kod date statistične akcije primeniti samoregistraciju ili čemo se poslužiti ekspedicionim načinom, ili čemo kod istog posmatranja za pojedine teritorije da primenomo jedno a za druge drugo (naprimer u gradovima samoregistraciju a na selu ekspedicioni način), to sve zavisi od datih uslova. Poštansko-telegrafski način posmatranja predvidja kontakt izmedju statističkih orga¬ na i izveštajnih jedinica putem pošte i telegrafa. OvaJ način traži od izveštajnih jedinica visoku svest za davanje blagovremenog i ispravnog odgovora na poslate upitnike. Osim toga? potrebno je da .je izveštajna jedinica stručno i kulturno na dosta visokom nivou, pa da može metodom sa- moregistracije ispravno i tačno dati odgovore na postavljena pitanja. Zbog toga taj način kod nas, zasada, dolazi u obzir samo u slučajevima kada su izveštajne jedinice privredne organiza¬ cije ili organi narodne vlasti,'pošto od njih možemo tražiti da, po službenoj dužnosti, daju od¬ govor, a stručno su toliko spremni, da mogu da daju izveštaje. Telegrafski način upotrebljava- mo večinom u slučajevima kad treba podatke o datoj pojavi zbog hitnosti sakupiti vrlo brzo. Kod korespondentnog načina posmatranje vrše korespondenti, tj. lica čije glavno za¬ nimanje nije statistika, ali koja su statističari odabrali prema potrebi i angažovali za rad u sta- tistici. Poljoprivredni korespondenti za datu teritoriju su poljoprivredni stručnjaci ili napredniji poljoprivrednici koji žive na toj teritoriji i povremeno šalju podatke o situaciji u pogledu stanja vegetacije, vrše procenu prinosa. Mreža.korespondenata je stalna. Taj način, naročito u poljo- privrednoj statistici, daje dosta dobre rezultate. 2.26 Sredstva statističkog posmatranja-statistički upitnik 2.261 Statističko posmatranje je ustvari sakupljanje podataka o obeležjima koja posmatramo. Podatak o vrednosti datog obeležja dobijamo za svaku jedinicu u vidu odgovora na pitanje po tom obeležju. Tehniški, sva su ta pitanja za pojedina obeležja data na parčetu harti- je i smeštena po odredjenim principima. Taj list hartije sa postavljenim pitanjima po pojedinim obeležjima zove se statistički upitnik. Popunjen upitnik zamenjuje statističku jedinicu, pošto daje o njoj sve potrebne informacije. Zbog svog oblika on je kasnije vrlo podesan za obradu. Kod izrade statističkog upitnika - formulara, naravno, suština su obeležja, koja su na njemu data. Pošto je konačni cilj statističkog posmatranja da se što brže i sigurnije dodje do do¬ brih podataka, jasno je da uspeh nastojanja umnogome zavisi od tehniške Strane sastavljanja u- pitnika, o čemu čemo u nastavku dati neke opšte preporuke, kojih treba da se pridržavamo pri i- zradi upitnika > Pre svega, upitnik treba da bude izradjen suštinški i tehniški tako, da njime postig- nemo kod izveštajnih jedinica maksimalno razumevanje i mogučnost ispravnog davanja odgovo¬ ra na postavljena pitanja. Potrebno je stoga obratiti pažnju na to, da pitanja budu formulisana razumljivo u toj meri, da odgovaraju kulturnom nivou onih koji popunjavaju obrasce. Od važnosu je ne samo da je pitanje postavljeno precizno, nego da je svako pojedino pitanje i psihološki najpogodnije po¬ slovljeno. Neispravno postavljeno pitanje može kod izveštajnih jedinica da naidje na slab pri¬ jem iz bilo kog razloga. Zbog toga treba, pre početka posmatranja, svako pitanje u detalje pro- studirati i isprobati njegovu podesnost probnim posmatranjem. 2.262 Statističke upitnike delimo, prema broju jedinica koje obuhvatamo na jednom upitniku, na individualne i kolektivne upitnike. Kako to več sam naziv govori, individualni upitnici služe samo za jednu jedinicu po¬ smatranja. Njihova slaba strana je da su srazmerno skupi, pošto treba za svaku jedinicu pose- ban upitnik, ali u pogledu obrade, osobito kad se ona obavlja ručno, oni ima ju veliku prednost nad kolektivnim upitnikom. 36 Kolektivni upitnik, po pravilu, služi za statističko posmatranje više jedinica na jed- nom obrascu Ali pritom treba da razdvojimo dva suštinski različita slučaja. Prilikom izlaganja problematike statističkih jedinica naveli smo da skup datih jedinica može stvarati novu jedini- cu. Tako članovi domačinstava sačinjavaju domačinstvo, radnici pojedine fabrike sačinjavaju radni kolektiv. Prema torne, kolektivan upitnik na kome bi popisali sve članove samo jednog do- mačinstva bio bi sa stanovišta članova kolektivan upitnik, a sa stanovišta domacinstva indivi- dualan, pošto sadrži podatke samo jednog domacinstva. Isti slučaj bio bi sa kolektivnim upitni-. kom za članove radnog kolektiva. Taj princip je vrlo podesan i u. praksi se mnogo upotrebljava, pošto on, ustvari, omogučava istovremeno posmatranje vi,še raznorodnih Jedinica posmatranja. Prema drugom principu, jedir.iče popisane na jednom kolektivr.om upitniku ne raoraju da su u medjusobnoj suštinskoj vezi. Stoga če broj upisanih jedinica u kolektivnom upitniku za- visiti uglavnom od prostora koji nam stoji na raspolaganju u upitniku a ne od suštine jedinica. Naravno, upitnik te vrste podesan je za ekspeditivni način posmatranja. Obrada podataka pomo- ču takvih upitnika je specifična i naročito podesna u slučaju da obrada ne predvidja mnogo sortiranja,več više šahiranja podataka. Ušteda u hartiji je velika,u poredjenju sa individualnim upitnicima. 2.263 Prema zadatku koji imaju upitnici u statističkom posmatranju, upitnike deli¬ mo na glavne, pomočne i kontrolne upitnike. Glavni upitnik je nosilac pitanja o obeležjima po¬ smatranja. Pomočni upitnici potpomažu popunjavanje glavnog obrasca. Kontrolni upitnici, u ve¬ čini slučajeva, sluieza kontrolu potpunosti obuhvatanja. Kod nekih statističkih pasmafranja kontrolni upitnici sadrže i neke osnovne podatke o jedinicama posmatranja, što može poslužiti za dobijanje t.zv. prethodnih podataka. Tako kod popisa stanovništva kontrolni upitnici sadrže podatke o ukupnom stanovništvu prema polu i prisutnosti. 2.264 Najznačajnije kod upitnika Je formulrclja pitanja, kako suštinski tako i teh¬ niški. Osnonva preporuka' prilikom postavljanja pitanja je da treba pitanje da bude što razumiji- vije, tako da se na njega maže lako i bez dvoumljenja dati odgovor. Tehnički način formulacije treba da bude prilagodjen obradi, ukoliko to ne smeta razumevanju postavljenog pitanja. U statističkom upitniku tehnički možemo dati pitanje na više nači-na. a) Najčešče se jasno formuliše pitanje a pored njega se ostavi mesto za odgovor. Kao primer uzmimo obeležje bračnog stanja: Koje je vaše bračno stanje? Oženjen mesto za odgovor b) Ali šesto odredjeno obeležje nije dato u vidu pitanja, nego se umesto pitanja stavi samo naziv obeležja za koje tražimo odgovor. Naprimer: Bračno stanje Oženjen mesto za odgovor Taj se način toliko upotrebljava, da izveštajna jedinica ili poplsivač bez posebnog objašnjenja zna štq treba u prazno mesto pored naziva obeležja da unese,iako nije stavljen formalni oblik pitanja. c) Kada broj mogučih odgovora vrednosti obeležja na dato pitanje nije suviš'e veli¬ ki, a znamo sve moguče varijante koje mogu nastupiti, vrlo je pogodno, kako za popunjavanje tako i za obradu, da damo pored obeležja odnosno pitanja sve vrednosti koje mogu kod datog obeležja nastupiti, sa' uputstvom da treba umesto odgovora na to pitanje podvuči onu vrednost 37 obeležja koja se odnosi na posmatranu jedinicu. Za naš primer možemo uzeti: Bračno stanje: neženjen, oženjen -razveden, udovac Od gov ara j uče pod v uči. d) Još zgodniji je način zaokruživanja šifre obeležja. Šifra, o kojoj čemo kasnije još čuti, jeste kratka brojčana oznaka pojedinih vrednosti obeležja. Uzmimo opet kao primer bračno stanje. Prema tom principu imamo: Bračno stanje: neženjen 1 oženjen 2 razveden 3 udovac 4 e) Poneka obeležja imaju mnogo mogučih varijanata. Ako nas prilikom posmatranja ne inte¬ res uju individualne vrednosti nego samo grupe vrednosti, možemo da damo te grupe vrednosti kao mogu- če odgovore. Za školsku spremu kao obeležje možemo uzeti: Škojska sprema: 1. bez školske spreme, 2. osnovna škola, 3. niža srednja škola, 4. viša srednja škola, 5. viša i visoka škola. f) Kombinacijom metode pod e i b možemo dobiti metod u kojem je pored grupne vred¬ nosti obeležja dato mesto i za detaljnu vrednost obeležja. Za primer školske spreme prema tom principu dobijamo: Školska sprema: 1 Bez školske spreme 2 Osnovna škola 3 Niža srednja škola sedam razr. gimn. 4 Viša srednja škola 5 Višeškolska sprema Medjutim, najpogodniji je način u kome su nabrojani.svi moguči odgovori. No zbog velikog broja mogučih odgovora kod nekih obeležja taj način je neprimenljiv, naročito u slučajevima gde'una- pred ne znamo koji su sve moguči odgovori, tako da če tek statističko posmatranje da nam otkri- je sve moguče varijante. 2.265 Pored sadržinske Strane treba posvetiti pažnju i organizacionoj strani upitni- ka. To je od važnosti zbog ispravnog odvijanja statističkog posmatranja. Upitnik statistlčkog posmatranja treba da sadrži neke opšte elemente, od kojih su najznačajniji: a) Kratak naziv upitnika sa šifrom i rednim brojem upitnika, kad se posmatranje sas- toji iz čitavog sistema upitnika. Naprimers Ind-2, Po-3 i t.sl. Šifra ili kratka oznaka upitnika je vrlo korisna za pozivanje u uputstvima na odgova- rajuče upitnike, čime se izbegava ponavljanje čitavog naziva upitnika u uputstvima. b) Naziv organa koji upitnik izdaje, Što je potrebno da se odmah vidi ko Je organizo* vao statističko posmatranje. c) Datum, broj i oznaku statističkog organa koji je dao pristanak za izvodjenje sta¬ tističkog posmatranja. U cilju izbegavanja divljih statističkih akcija potrebno je da svaku statističku akci- ju odobri kompetentan statistički organ, koji sa višeg nivoa može suditi o potrebi predvidjene akcije. Stoga treba več iz upitnika da se vidi da se dato statističko posmatranje vrši sa pristan¬ kom nadležnog organa. 38 d) Naziv i adresu izveštajne jedinice, Iako izveštajna Jedinica nije važna za suštinu statističkog posmdtranja, upitnik tre¬ ba da sadrži osnovne identifikacione podgtke o izveštajnoj jedinici, da bi se obezbedilo eventu- alo traženje ispravaka. Sastavljanje adresara izveštajnih jedinica i t.sl. e) Vreme .posmatranja (kritični momenat ili lzveštajni period). Pošto Je vreme posma- tranja Jedan od osnovnih obeležja opredeljenja, treba uvek potsefati na njega, kako u toku po- smatranja tako i u daljem radu. f) Rok u kome treba papunjen obrazae vratlti organu koji je zadužen za prlkupljanje podataka. Taj rok je od osnovne važnosti za pravilno izvodjenje statističkog pošmatranja. Ako statistički organi, koji vrše obradu statistlčke gradje, ne dobiju blagovremeno sve upitnike, td koči odvijanje obrade i produžava rok u kome bi, prema planu, trebalo podaci da budu obradjeni. g) Naznaka u koliko primeraka treba da se popuni upitnik. Ovaj je podatak, takodje, organizacionog karaktera. Nepridržavanje toga može isto kočitirad obrade, pošto se upitnidi, popunjeni u više primeraka, dele medju raziičite organe, od kojih svaki svoje primerke upotreb- ljava na odgovarajuči način. h) Adresa organa kojlma treba slati upitnike. Taj podatak najbolje je da je na samom upitniku zbog toga da bi izveštajna Jedinica bez dvoumljenja znala kome da šalje popunjene upitnike. i) Popis lica koje je upitnik popunilo i potpis lica koje odgovora za točnost datih podataka. Ti podaci potrebni su' zbog kontrole ličnog zadušenja lica koja su popunila i koja su odgovorna za date podatke. Time se mnogo doblja u kvalitetu podataka. Kao primer upitnika dajemo prvu stranicu upitnika popisa stanovništva FNRJ na dan 31 marta 1953. 2.266 Uputstva za popunjavanje upitnika Od pravilnosti popunjenih upitnika zavisi kvalitet čitavog statističkog pošmatranja. Pravilno popunjavanje možemo postiči jedino ako su lica koja popunjavaju,upitnik tačhoinstru- isana o problematici posmatranja pa i svakog postavljenog pitanja. Kod škspedicionog načina, kad popunjavaju upitnike.popisivačl, tehnika pa i problematika popisivanja objašnjava se, u ve¬ čini slučajeva, na specijalnim kursevima, kao i štampanim uputstvima. U tim uputstvima iznosi se suštinska problematika pojedinih pitanja a i tehnika popunjavanja, tj. kako popisivač treba da postupa prilikom popunjavanja da dobije od ispitivanih izveštajnih jedinica najbolje podat¬ ke. U slučaju ekspedicionog načina, štampana uputstva izveštajnim jedinicama nisu potrebna več samo uputstva za popisivače. Ali kod samoregistracije u večini slučajeva je nemoguče or- ganizovati kurseve za popunjavanje'statističkih upitnika, pošto je broj jedinica suyiše veliki, tako da bi akcija bila tehnički neizvodljiva. U tom slučaju ostaje jedino moguče da popisivač.i pojedinačno prenesu na izveštajne jedinice primljena uputstva, ali, uglavnom,.u takvom sluča¬ ju težište uputstva za popunjavanje upitnika je na štampanim uputstvima, koja šu data zajedno sa upitnikom izveštajnoj jedinici. Štampana uputstva koja dajemo izveštajnim jedinicama treba da su lako-razumljiva i prilagodjena kultumom nivou onih koji popunjavaju upitnike. Ona treba da su tehnički data ta¬ ko, da može odmah da se vidi na šta se ova uputstva odnose. Zbog toga se ne preporučuje da 39 se uputstva za popunjavanje upitnika daju zasebno, nego je najbolje da ta uputstva sadrži sam upitnik, Najpodesnije je, ukoliko to ne ide na uštrb jasnoče upitnika, da uputstva za popunjava¬ nje pojedinih odgovora stoje uz odgovarajuče pitanje, tako da onaj ko upitnik popunjava, odmah vidi u čemu je problematika odgovora na dato pitanje. Sama uputstva, koja se odnose na opštu problematika posmatranja i popunjavanja, treba dati zasebno, i to na upadljlvom mestu, pošto je praksa pokazala da se uputstva koja nisu podesno rasporedjena u upitniku, uopšte ne oitaju. U slučajevima kada predvidjamo da če biti teškoča oko popunjavanja upitnika, od velike je koris¬ ti da se navedu primeri sa izmišljenim podacima, kao ilustracija kako treba .pravilno dati odgovo¬ re. 2.27 Organi statističkog posmatranja 2.271 Lica koja saradjuju u sprovodjenju statistlčkog posmatranja, možemo prema njlhovoj funkciji podeliti na organlzatore, kontrolore, popisivače 1 izveštajne jedinice, Prema torne kakav im je odnos u saradjivanju, možemo saradnlke statistlčkog posma¬ tranja podeliti na: a) lica kojima je statistika zanimanje; b) lica koja imaju drugo glavno zanimanje, ali saradjuju u posmatranju, pošto se iz¬ vodi posmatranje iz njihove struke; c) lica koja slučajno saradjuju u posmatranju kao popisivači ili ponekad kao kontro¬ lor!; d) lica koja daju podatke o jedinicama posmatranja ili popunjavaju upitnike. 2.272 Lica koja su po zanimanju statistlčarl čine statističku liniju. Statističku lini- ju sačinjava kako statistički centar tako i mreža na terenu. Ona ima savezne, republičke i sres- ke organe. Statistlčka linija organizuje i izvodi statistička posmatranja sama ili uz saradnju spoljnih organa. Pošto su ti organi stalnu, na njih se može uticati u cilju stručnog i tehničkog usavršavanja. Statistička linija u prvoj fazi rada, to jest u fazi sakupljanja podataka, vrlo je sli¬ čna službi evidentičara u privrednom sektoru. 2.273 Lica sa drugim glavnim zanimanjem saradjuju u statističkom posmatranju u fa¬ zi odredjivanja predmeta i cilja posmatranja kao i pri postavljanju sadržinskog dela posmatranja. To je potrebno i korisno ako želimo da nam je posmatranje sa sadržinske Strane dobro i ispravno zasnovano. Kao lica sa drugim glavnim zanimanjem, ali koja saradjuju pri izvodjenju statističkog posmatranja, možemo smatrati i korespondente. To su lica koja prema svojoj stručnoj spremi i svom zanimanju poznaju predmet posmatranja i mogu zbog toga da daju pouzdane podatke o izu- čavanoj pojavi. Naročito je poznata mreža poljoprivrednih korespondenata, koju čine poijopriv- redni stručnjaci i ugledniji poljoprivrednici sa čitave teritorije na kojoj se vrši ispitivanje. 2.274 Neka statistička posmatranja su tako obimna, da njihovo sprovodjenje ne mo¬ že da se ostvari sarno radotn statističke linije. Tako, naprimer, nemoguče je da sami statističa- ri izvedu popis stanovništva, popise Stoke, škola, zanatskih radnji i torne slično. U tim slučaje¬ vima uključujemo privremene saradnike-popisivače, lica koja inače nemaju nista zajedničko sa statistikom, ali koja specijalnom obukom osposobljavamo da izvrše funkciju popisivača a pone¬ kad i funkciju kontrolora. Obuka tih organa vrši se na specijalnira kursevima za popisivače, na profanim posmatranjima i preko štampanih uputstava. 40 2.275 Treba posvetiti svu pažnju licima koja-u statističkora posraatranju saradjuju kao lica koja daju podatke o jedinicama pospiatranja, pošto od njih zavisi kvalitet sprovodjenja posmatranja. Pošto je njihov broj u večini šlučajeva veliki, to ih sa problematikom posmatranja i popunjavanja upitnika upoznajemo putem štampe, radija, bioskopa, štampanih uputstava, obja- šnjenja itd. 2>3 Organizacija statističkog posmatranja 2.31 Organizacija statističkog posmatranja spada isključivo u oblast rada statisti-- čke linije, koja je, prema poznavanju teoriskih postavki posmatranja i prema iskustvlma steče- nlm u več ranije izvedenim posmatranjima, jedino sposobna za tako složen 1 obiman posao. Or- ganizovanje statističkih posmatranja od streme drugih organa, koji nemaju ni kvalifikovanih kad- rova ni utvrdjene mreže na terenu, pokazalo se uvek kao slabo.i nerentabilno, čak i štetno.Zbog toga sprovodjenja statističkih posmatranja i treba da spadaju isključivo u nadležnost statisti- čke linije, koja treba bar da proveri cel is hod not t posmatranja, pogodnost postavljenog plana i da odobri ili zabrani sprovodjenje datog posmatranja. 2.32 Pripremni radovi 2.321 Da bi se statističko posmatranje moglo odvijati bez poteštoča po unapred od- redjenom planu, treba pre samog posmatranja izvršiti niz pripremnlh radova. Statističko posma¬ tranje sprovedeno bez tih priprema bezuslovno če propasti, pošto nema osnova, koji je neophod- no potreban za ispravan tok rada. Kod velikih popisa koji se organizuju, pripremni radovi traju više meseci i na njima rade čitavi štabovi stručnjaka. Več izrada i razrada samog opšteg plana spada u pripremne radove i traje prilično dugo, pošto pretstavlja rezultat savetovanja statistič- kih stručnjaka sa gadleštvima i stručnjacima koji su zainteresovani za podatke koji se očekuju od posmatranja. U pripreme statističkog posmatranja ubrajamo sve one poslove koji treba da se obave pre početka samog posmatranja i kojim je uslovljeno redovno posmatranje a to su: a) pravni osnov posmatranja b) budžetska sredstva posmatranja c) rokovnik d) izrada potrebnih spiskova i adresara e) priprema kartografskog materijala f) odredjivanje popisnih krugova g) izbor i priprema kadrova h) probni popis i) instruktaža kadrova j) štampanje i odašiljanje upitnika na teren k) popularisanje statističkog posmatranja. 2.322 Pošto se statističkim posmatranjem zadire u izvesnoj meri u lični život poje- dinaca ili u individualan rad ‘pojedinih -preduzeča, treba da se obaveza davanja podataka prbpi- še odredbama sa zakonskom snagom, koje pretstavljaju pravni osnov datog statističkog posma¬ tranja. Njima se propisuje dužnost davanja podataka kao i sankcije za slučajeve neodazivanja ovoj dužnosti uključujuči tu i davanje pogrešnih podataka, zatim se odredjuje kritični momenat i organi posmatranja i predvidjaju se finansiska sredstva. Pravni osnov treba da sadrži materijalne uslove izvodjenja statističkog posmatranja. 2.323 Dn bi se dato statističko ispitivanje moglo sprovesti treba pre svega obezbe- diti dovoljno budžetskih sredstava. Zhog toga treba pre početka sastaviti tačan finansiski plan po svim fazama rada. U finansiskom planu treba tačno predvideti troškove priprema, i to koliko za 41 Izraelu spiakova, registara, kartografekog materijaia, lnstruktaiu kodrava popisivača, štampanje upitnika 1 drugog materijala, kao i uputstva, kontrolnika i tako dalje. Tu treba predvdeti 1 troško- ve propagande. Finansiski plan samog posmatranja treba da sadrži honorar« popisivačima, putne troškove i honorare onih organa koji vrše generalnu kontrolu izvodjenja posmatranja. Finansiski plan treba u trečem delu da predvidja troškove obrade, koji se sastoje iz troškova za kancelari- ski materijal, troškove za statisti;ke mašine i troškove plata i honorara personala koji vrše ob- radu. U krajnjoj fazi finansiski plan treba da sadrži troškove publikacija odredjenih podataka. Statlstičkom iepitivanju možemo pristupiti tek kad je finansiski plan odobren u celi¬ ni. Ako troškovl izvodjenja statističkog ispitivanja iznose više od onoga gto nam stoji na ras- polaganju, treba ili smanjiti obim ispitivanja ili potražiti jeftiniji metod posmatranja. Ni u kom slučaju ne možemo ifii u dato statlstičko ispitivanje sa manjim sredstvima od onih koja predvi¬ dja finansiski plan. 2.324 Statlstičko ispitivanje je kompleksan posao. Ono se sastoji iz niza faza ko- je su medjusobno u uskoj vezi, tako da odredjena faza ne može da dodje na red pre ili da se od¬ loži za posle. Svaka faza'mora da se uklopi tamo gde joj je mesto, pošto je uslovljena svim ra- nijim fazama. Tako, naprimer, ne možemo vršiti instruktažu popisivača u toku ili posle popisa, niti obradjivati podatke pre nego što ih imamo sakupljene i kontrolisane. Zbog toga treba tačno predvideti vremenski raspored svih operacija i faza u toku statlstlčkog ispitivanja. Periodi sprovodjenja pojedinih operacija treba da budu toliko veliki, da se one mogu u predvidjenom vremenu obaviti. Uz to svaka operacija treba da je sinhronizovana sa drugim operacijama koje joj prethode ili slede. Vreme izvršenja pojedinih operacija statističkog Ispitivanja predvidja se obično u rokovniku koji se izradjuje u vidu spiska svih operacija sa odgovarajučim vremen¬ skim momentima ili periodima izvršenja. Vremenski raspored može se na grafički način dati u vidu terminske tabele, u ko joj su prema vremenskoj skali ucrtani vremenski periodi ili momenti pojedinih operacija. Na ta j na¬ čin možemo da vidimo šta treba uraditi prema običnom kalendaru ili u danima pre ili posle kri- tičnog momenta, koji je najkarakterističnija vremenska tačka čitave akcije. Na slici 2.1 dajemo terminsku tabelu vremenskog rasporeda pojedinih operacija kod popisa stanovništva prema preporukama Medjunarodne konferencije za popise stanovništva u julu 1949 u Endicotti. !> 2.325 U pripremne radove treba uključiti i izradu spiskova i registara jedinica po¬ smatranja, ukoliko oni nisu več dati evidencijom koju koristimo u operativne svrhe. Tako pos- toji registar.industriskih preduzečn, zanatskih radnji i tako dalje. U slučaju kada je broj jedi¬ nica posmatranja vrlo veliki, kao naprimer kod popisa stanovništva, spiskove jedinica posma¬ tranja pravimo uoči samog popisa. 2.326 U primerimo gde je broj jedinica vrlo veliki, pre početka rada na adresarima ili spiskovima, obično formiramo popisne krugove. Poplsivač ne dobija u ruke spisak jedinica ko¬ je treba da popiše, nego samo granice geografskog područja popisnog kruga sa zadatkom da pronadje i popiše sve jedinice na teritoriji svog popisnog kruga. Nije lak posao podeliti teri¬ toriju popisa na popisne krugove i to se ne može u principu obaviti centralizovano. Tu podelu mogu izvršiti samo organi na terenu. Pored tekstualnog opisa granica popisnih krugova treba izrodi¬ ti, zbog lakšeg orijentisanja popisivača na terenu, skice teritorija i granice svakog popisnog kruga. 42 pre ijupisa vreme posle popisa 43 Slika 2-1 Vremenski raspored'operacija kod popisa stanovništva prema preporukama Medju- narodne konferencije za popis stanovništva u julu 1949 u Endlcotti.. (SOUN Population Census Handbook 1949, p.36) 2.327 Uspeh statističkog posmatranja najviše zavisi od kadra popisivača i to 7 .boa toga što su popisivači oni koji dolaze u direktan kontakt sa licima koja daju podatke. Kvalitet podataka je zavisan zbog toga od rada popisivača i to od pristupa i tumačenja značajnosti po¬ pisa, načina postavljanja pitanja, zato treba posvetiti veliku pažnju pri odabiranju popisivača. Stepen kulture popisivača treba da bude što viši a po mogučnosti da su po zanimanju iz onog područja na kome se vrši posmatranje. Tako,naprimer, kod anketa o potrošnji drveta najzgodni- je je da su anketari šumari. Ali kod velikih popisa, kao što je popis stanovništva ili popis sto¬ ke, taj princip Je neizvodljiv, pošto je broj potrebnih popisivača suviše veliki. U tim slučajevi- ma držimo se principa da školska sprema popisivača bude tolika da mogu obaviti svoj posao,da popisivač po mogučnosti bucfe iz mesta. Ovo utiče pozitivno na smanjenje troškova kao i na kva litet podataka, pošto popisivač u tom slučaju poznaje lokalne prilike i može da proceni da 11 su dati podaci realni ili ne. ? ^ 79 , Obuka popisivača vrši se na dva načina, preko pismenih uputstava i instruk- taže u vidu kurseva za po pišiva* e. U večini slučajeva koriste se oba načina. Kursevi za popi- sivače su od velike koristi, pošto se na njima mogu prodiskutovati sve mogučnosti koje u kon¬ kretnim slučajevima dolaze u obzir. Štampana uputstva su za popisivače od velikog značaja za rad i snalaženje na terenu, jer ona treba da služe popisivaču kao kompas, tako da može sam da se snadje u konkretnim situacijama. 2.329 Statistički obrasci su u večini slučajeva štampani p ponekad, u manjim akci¬ jama, umnoženi. Prednost štampanih obrazaca nad umnoženim je očigledna, jer štampanjem i- mamo veču mogučnost tehničkog doterivanja, što opet potpomaže boljem razumevanju a pored toga i boljem popunjavanju obrazaca. Pritom treba voditi računa o torne da obrasci budu štam¬ pani i razaslani na teren blagovremeno, tako da popisivači u vreme početka akcije imaju sva potrebna sredstva na raspolaganju. 2.32.10 Nije od manje važnosti ni popularizacija statlstičke akcije koju sprovodi- mo . Lica koja treba da daju podatke imače, ijaravno, sasvim drugi odnos prema svojoj dužnosti davanja podataka, ako pred sam popis na bilp koji način Upoznaju cilj, namenu i značaj predvi- djene akcije. Popularizaciju statističke akcije možemo da sprovedemo preko dnevne štampe,ra¬ dija ili bioskopa, pa i plakatiranjem u svim krajevima zemlje. Ovim i drugim prikladnim sred - stvima propagande upoznajemo stanovništvo sa ciljem i namenom akcije koju čemo sprovesti a ujedno dajemo uputstvo za popunjavanje upitnika, tumačimo značaj i nužnost kritičnog momen¬ ta kod popisa i tako dalje. Dobro pripremljenom propagandora umnogome olakšavamo rad popisi¬ vača, pošto oni tada neče morati baš svakome da tumače cilj akcije, problematiku popunjavanja upitnika i t.sl. 2.32.11 Plan popisivanja i upitnici sastavljaju se na osnovu poznavanja predmeta posmatranja, na osnovu iskustava iz ranijih posmatranja i poznavanja teorije i tehnike sastav- ljanja upitnika. Ali uprkos torne ne znamo na kakav če se način izveštajne jedinice odnositi prema popunjavanju upitnika, da li če popunjavati obrasce bez poteškoča ili ne, da li <če im formulacija nekih pitanja biti suviše opširna i nerazumljiva. Ovakva iskustva, koja bi stekli tek u toku samog izvodjenja posmatranja, bila bi suviše kasna, pošto bi obrasci več bili §tam - pani a posmatranje u toku. Zbog toga, po pravilu, sastavljene upitnike i uputstva treba isprobati probnim-pi- lotskim posmatranjem, koje treba izvršiti urazličitim delovima teritorije na kojoj želimo vršiti posmatranje, tako da dobijemo iskustva o sprovodjenju posmatranja i popunjavanju upitnika ta- koreči sa celog područja posmatranja. Na osnovu iskustava probnog posmatranja možemo pri- stupiti konačnoj redakciji upitnika, koji če tek, na takav način isproban, dobiti kako suštinski tako i tehnički najpodesniji oblik. 44 2.4 Oblici statističkog posmatranja Oblici statističkog posmatranja menjaju se prema torne da li posmatramo masu real¬ nih jedinica ili masu dogadjaja, a i prema torne da li treba da dobijemo potpuriim ispitivanjem pravu sliku pojave koju posmatramo, ili se zadovoljavamo ocenama podataka. 2.41 Statistički popis 2.411 Stanje masovne pojave u' odredjenom momentu posmatramo u celini statistič- kim popisom. Statistički popis karakterišemo time što posmatramo statisti"ku masu realnih je¬ dinica u potpunosti,, a to znači da popisujemo sve jedinice posmatrane pojave. Statistički popis je jedna od najuobičajenih metoda posmatranja. Istoriski, popis je bio prvi poznati oblik statističkog posmatranja a dugo vremena i jedini. Iako sama tehnika starih popisa nije bila u svim pojedinostima ravna sadašnjoj tehnici, oni su imali osnovne ka¬ rakteristike popisa, to jest istovremeno posmatranje svih jedinica ispitivane pojave. Statistički popis je još i danas najuobičajeniji metod posmatranja, pošto daje mo- gučnosti najdetaljnijeg ispitivanja; masovne pojave. On omogučava ukrštavanje svih posmatra— nih obeležja i vrlo detaljnu obradu. Zbog toga mu pribegavamo u svim onim slučajevima kada su nam potrebni podaci po najmanjim administrativnim jedinicama i kada tražimo kompleksnu slika izučavane pojave. 2.412 Osnovne karakteristike popisa u poredjenju sa drugim metodama jesu: a) Osnov statističkog .popisa je sveobuhvatnost. Odredjivanjem statističke mase, koju treba da posmatramo, tačno je'dato šta se smatra a g ta se ne smatra jedinicom posmatra¬ nja. Da bi se postigao cilj sveobuhvatnosti, treba organizaciju popisa sproveSti tako da garan- tuje sveobuhvatnost, tj. da možemo pronači sve jedinice posmatranja. Taj cilj nije uvek mogu?- če postiči u celini, što zavisi od predmeta koji posmatramo i mesta gde posmatramo. Postotak sveobuhvatnosti, koji nanrpokazuje koliki smo deo ukupne mase ohuhvatili popisom, zavisi od organizacije i sprovodjenja a i od zemlje u kojoj se popis sprovodi. Sprovodjenje popisa u ne~ razvijenim zemljama je, naime, mnogo teže nego u zemljama sa visokim kulturnim nivoom, iz- gradjenom transportnom mrežom i visokim tehniškim mogučnostima. b) Izbor kritičnog momenta zavisi od predmeta posmatranja, a kod popisa on-zavisi i od tehniške mogučnosti sprovodjenja popisa u datom momentu. S obzirom na predmet posmatra¬ nja, popis treba da bude u momentu kada je stanje pojave na j normalni je-,a što se tiče tehničkog sprovodjenja, kritičhi momenat treba da bude u vreme kada je statistička masa, koju posmatramo u najmanjem kretanju i kada su vremenske prilike takve, da je moguč što bolji i brži.kontakt sa jedinicama posmatranja. Kod popisa, kdo najmasovnije statističke akcije, taj razlog je od veli- kog značaja. c) Vreme popisa i istovremenost njegovog sprovodjenja su značajni činioci dobrog sprovodjenja popisa. Da dobijemo tačno stanje u kritičnom momentu, vreme popisa, to jest vre¬ me u kome se posle kritičnog momenta stvarno izvrši popisivanje jedinica posmatranja, treba da bude što manje udaljeno od kritičnog momenta. Prema torne, obezbedjifjuči dovoljan broj po- pisivača, treba organizovati popis tako, da možemo na čitavoj teritoriji-posmatranja sprovesti popis jednovremeno. Sprovodjenje popisa sa različitim vremenom izvrš.enja popisa u pojedinim delovima posmatranja teritorije ne može da da dobre rezultate, pošto popis treba da da stanje prema jedinstvenom kritičnom momentu, Ako uzmemo za primer naš poslednji popis stanovništva kao jednu od najmasovnijih statističkih akcija, videčemo da se vreme popisa proteže samo dva dana posle kritičnog momen¬ ta za čitavu FNRJ. Zbog toga smo morali imati na raspolaganju vrlo veliki broj popisivača, kako 45 bismo mogli da zadovoljimo jednovremenost popisivanja. Interval vremena posmatranja zavisi od toga kakvo je kretanje i kolike su promene statističke mase koju izučavamo. Kod posmatra¬ nja jedinica koje se sporo menjaju, može vreme popisa da bude veče nego kod popisa jedinica koje se brzo menjaju. Tako kod popisa industriskih preduzeča vreme posmatranja može svaka- ko da bude veče nego kod popisa stanovništva. 2.413 Popisom dobijamo stanje izučavane pojave u odredjenom momentu. Slika po¬ jave dobijena na takav način daje nam statističku sliku. Ali uporedjenjem dva popisa možemo dobiti uvid i u promene pojave, koje su iskrsle u medjuvremenu. Razlika izmedju rezultata dva popisa nastaje, naime, usled promene u periodu izmedju popisa. Da bismo mogli uporedjivati podatke dva popisa, treba da je posmatrana pojava u oba popisa jednako opredeljena i definisa- na, a isto tako i pojedina obeležja posmatranja/J slučaju da taj uslov nije ispunjen, uporedje- nje podataka ne može da se izvrši. Ako bismo ipak uporedjivali, analiza koju bismo izrodili na osnovu toga bila bi pogrešna. Ali uporedjivanje popisnih podataka ne mora da se vrši samo za dva popisa. Ako vi¬ še popisa ispunjavaju uslove koje smo naveli kao uslove pod kojima možemo uporedjivati popi¬ sne podatke, možemo ih sve uporediti medju sobom. Na taj način dobijamo sliku dinamike poja¬ ve iz niza statističkih prikaza pojave. Pošto Je taj prikaz bolji u slučaju da su intervali izme¬ dju dva popisa jednaki, popisi se obično vrše periodično, tj. tako da Je interval izmedju popisa jednak. Periodičnost popisa je jedan od uslova uporedivosti niza statističkih popisa. Veličina intervala izmedju popisa u nizu periodičnih popisa zavisi od toga kako se izučavana pojava vre¬ menski menja. U slučaju da se menja sporo, taj interval može da bude duži, i obrnuto, ako se pojava menja brzo, treba popise da vršimo u kračim vremenskim periodima. Popise stanovništva vršimo svakih pet ili deset godina, jer se stanovništvo menja dosta sporo, a popise stoke svake godine, zato što se stoka menja brzo. Naravno, period izmedju dva popisa zavisi i od toga ka¬ kav je obim posla i kakvi su troškovi sprovodjenja popisa. Nemoguče Je, naime, vršiti popis stanovništva svake godine, kada obrada popisa stanovništva traje više godina i zahteva ogrom¬ ne materijalne troškove. 2.414 Posle oslobodjenja u FNRJ je u toku od deset godina izvršen čitav niz popi¬ sa na svim područjima socijalno-ekonomskag života. Tako je več u 1946 godini blo sproveden popis industriskih preduzeča. U periodu od deset godina imali smo dva popisa stanovništva i to prvi 1948 godine sa stanjem na dan 15 mar- ta, koji je, iako je nazivan "kratki" popis stanovništva, imao sve karakteristike kompletnog po¬ pisa stanovništva. Drugi popis stanovništva imali smo 1953 godine sa kritičnim datumom 31 mart. U godini 1947 bio Je sproveden i popis poljoprivrednih površina, a svake godine, počevši od 1949 godine, imamo u januaru popis stoke. Redovni su popisi studenata i škola u početku ili krajem školske godine. Pored nabrojanih sprovedeno je i više drugih popisa koji su obuhvatili svu društvenu ili ekonomsku problematika zemlje. 2.42 Statistički izveštaj Statistički izveštaj je takav oblik statističkog posmatranja koji snima promene sta¬ tističke mase u kretanju. Snimajuči pojavu u sukcesivnim vremenskim razmacima, ovaj oblik o- mogučava izučavanje razvitka posmatrane pojave u toku jednog dužeg vremenskog perioda. Pri- tom se, primenom ovog oblika posmatranja, mogu snimati bilo stanja posmatrane pojave u sukce¬ sivnim momentima (broj zaposlenog osoblja ili stanje zaliha odredjenog dana u mesecu, inven- tarski broj vozila odredjenog datuma itd.), ili kretanje, tok pojave u sukcesivnim vremenskim ,in- tervalima (izvršena proizvodnja ili obavljen promet u toku meseca, broj izgradjenih stanbenih zgrada u toku tromesečja i sl.). Važno je napomenuti da se statistički izveštaj gotovo uvek o- slanja na več postoječu evidenciju, koju organizacione jedinice (preduzeča, ustanove) vode za svoje potrebe, bez obzira na zahteve naučne statistike. Evidencija o zaposlenom osčblju, na- 46 primer, postoji u svakom preduzeču, u svakoj ustanovi u obliku raznih personalnih i platnih spiskova, evidencija o proizvodnji, o zplihama sirovina i gotovih proizvoda vodi se kroz mate- rijalno knjigovodstvo, evidencija o prometu robe vodi se kroz knjigovodstvo, evidencija o rodje- nim i umrlim liclma vodi se kroz matične knjige itd. U teoriji statistike evidencija organizacionih jedlnica naziva se primarna statistika. a statističkl izveštaj, kojl je organizovan na bazi ove evidenclje, naziva se sekundarna statis¬ tika. Ovo diferenciranje, medjutim, nema nekog velikog praktišnog značaja, pošto se vrlo često dešava da same organlzaclone Jedinlce, prilikom postavljanja svoje evidenclje, traje saradnju 1 savete stručnih statistifiklh organa, koji tom prilikom uskladjuju potrebe organizacionih jedi- nica sa potrebama naučne statistike. Statističkl izveštaj, kao oblik statističkog posmatranja, javlja se istorlski dosta ra¬ no. Več početkom XVI vekacrkve u Nemačkoj, Engleskoj i Francuskoj uvode crkvene registre rodjenih, umrlih i venčanih lica, koji služe kao prvi izvori statistike prirodnog kretanja stanov- ništva. U XVII veku, sa razvojem merkantilizma i medjunarodne trgovine, javlja se carinska e- vldencija i to prvo u Engleskoj a zatim u drugim zemljama Evrope. Istovremena sa ovom statis¬ tikom Javlja se 1 statistika cena kao 1 statistika javnih finansija. Ostale statistike koje, u obli¬ ku statističkih izveštaja, crpu podatke iz oblasti privrede i društvenih delatnosti, javljaju se kasnije, naročito statistika industriske proizvodnje i unutrašnje trgovine, pošto je otpor protiv njihovog zavodjenja vrlo veliki.u kapitalističkom društvu. U pogledu obuhvatnostl, statističkl Izveštaj često spada u oblike potpunog posma¬ tranja (izveštajpa služba prirodnog kretanja stanovništva, lzveštajna služba školske statistike 1 sl.}. Medjutim, statističkl izveštaj ne mora da bude sveobuhvatan, naročito u slučajevima gde bismo, zbog dosledne primene načela sveobuhvatnosti, izgubili u ekonomičnosti i ažurnosti slu¬ žbe. Tako, naprlmer, statističkl izveštaj industriske proizvodnje ne obuhvata sva lndustriska preduzeča u našoj zemlji, značl da ne obuhvata sve jedinlce posmatranja date statističke mase. Iz praktičnih razloga elimlnisana su sva ona preduzeča koja sa svojom proizvodnjom, radnom snagom 1 dr. mogu imati samo vrlo neznatni uticaj na celokupnu sliku Industriske proizvodnje. U ovom slučaju Je, dakle, obuhvatnost statističkog izveštaja delimična, s-tim ,što obuhvačenl deo pretstavlja t.zv. osnovni 1 največi deo statističke mase. Istorlski i faktički, značaj ovog oblika posmatranja je veliki, pošto njegovom prime- nom dolazimo relativno brzo i Jeftino do podataka koji omogučuju pračenje dinamike pojava. Statističke izveštaje podnose izveštajne, jedinlce na statističklm upltnicima i U ro- kovima koji su prepisani metodološkim uputstvima statističkog organa koji organizuje odredje- nu statističku izveštajnu službu. Kao i u drugim obliclma statističkog posmatranja, i kod statističkog izveštaja se uputstvima utvrdjuje cilj, predmet, jedlnica, vreme 1 mesto posmatranja, kao i lzveštajna jedini- ca. Metodološka uputstva treba da obezbede Jedinstvenost 1 jednoobraznost u radu izveštajnih jedlnica, te su stoga obavezna za sve Izveštajne Jedinlce. Tumač.enja uputstva u slučaju neja¬ snosti ili nepotpunostl može da daje jedlno onaj statističkl organ koji je organizovao odgovara- Juču statističku Izveštajnu službu. U pogledu vremena posmatranja statističkl izveštaj! mogu biti mesečni, tromesečni, polugodlšnj.1 1 godlšnjl. Evidencija, naročito operativna evidencija, može imati Izveštaje i sa kračim vremenskim intervalima (desetodnevne, petodnevne, dnevne). Periodika statističkog iz¬ veštaja zavisi od značaja predmeta posmatranja 1 od samog cilja posmatranja, od varijabilnosti posmatrane pojave, kao i od raznih utlcaja (naročito sezonskih) na pojavu. Drugim rečima, ukoll- ko je predmet posmatranja značajniji u društveno-ekonomskom smislu,.ukoliko su njegove varija¬ cije i sezonski uticaji veči, utoliko če i periodika posmatranja biti krača. I obrnuto, ukoliko je društveno-ekonomski značaj predmeta posmatranja manji, ukoliko su njegove varijacije mirnije i redje, i još ako nema sezonskih uticaja koji bi remetili ovakve varijacije predmeta posmatra- 47 nja, utoliko d« 1 periodika posmatranja modi da bude duta. Iz dosada rečenag, karakteristike statistidkog izveStaja kao posebnog oblika posma¬ tranja bile bi sledede: 1) Predmet posmatranja su kako mase u kretanju, u razvoju (beskonadne mase), koje se posmatraju kroz ceo odredjeni interval posmatranja, tako i mase diji se razvoj, kretanje dobi' ja posmatranjem niza statistifikih stanja mase u momentima odredjenim u okviru pojedinih inter¬ vala posmatranja. 2) Posmatranje so teritorijalno ogranidava a vremenski se deli na intervale, Sija du- žina zavisi od značaja predmeta posmatranja, njegove varijabilnostl i od znadaja eventualnih sezonskih uticaja na predmet posmatranja. 3) Cilj posmatranja je stalno pračenje promena strukture mase po odredjenim vremen¬ skim intervalima, bez obzira na to da li je u pitanju masa u razvoju (proizvodnja) ili statistidka masa (broj zaposlenih odredjenog datuma). 4) Nadin posmatranja je posredan jer ga vrše oni organi kojima je to posmatranje i potrebno za njihov rad (matidarska služba), ali oni redovno dostavljaju nadležnim statistidkim organima statistidke izveštaje po jednoobraznim upitnicima i uputstvima. 5) Posmatranje može biti potpuno ili delimidno. U drugom slučaju obično obuhvadeni deo pretstavlja osnovni i največi deo statistidke mase. Statistih ki izveštaj kao oblik statistidkog posmatranja veoma se često primenjuje u našoj statistici, i to kako u oblasti privrednih tako i u oblasti društvenih statistika. Najznačaj- nije izveštajne službe organizovane u našoj novijoj statistici jesu: a) Mesečna izveštajna služba industriske statistike sa ciljem prikupljanja osnovnih podataka o delatnosti organizacionih jedinica industriske delatnosti, ukljudujuči tu i ekstraktivt nu industriju (rudarstvo). Pritom se posmatra proizvodnja, realizacija gotovih proizvoda, stanje zaliha, utrošak sirovina i pogonskih materijala i brojno stanje zaposlenog osoblja. b) Izveštajna služba statistike šumarstva, lovne privrede i bujica godišnjom perlodi- kom prikuplja podatke o stanju šumskog fonda (površina pod šumama, veličina postoječe drvne mase, proizvodnja šumskih proizvoda itd.), lovnoj privredi (kapacitetima lovišta, brojnom stanju divljadi, iskoriščavanju lova itd.) i bujicama (tokovi bujica, štete od bujica, njihovo uredjenje itd.). c) Izveštajna služba statistike gradjevinarstva, koja u mesednoj, tromesednoj i godi- šnjoj periodici prikuplja podatke o delatnosti gradjevinskih preduzeča i režiskih grupa (vrednost proizvodnje, zaposleno osoblje), kao i o izgradjenim gradjevinskim objektima (po vrstama, kate¬ gorijama itd.) a narodito o izgradjenim stanbenim zgradama i stanovima. d) Izveštajna služba statistike trgovine naveliko i namalo, koja u mesednoj, trome- sečnoj, polugodišnjoj i godišnjoj periodici prikuplja podatke o robnom prometu po oblicima (za gotov novac, na kredit, po virmanu itd.), o zalihama i zaposlenom osoblju.. e) Izveštajna služba o‘atistike ugostiteljstva 1 turizma, koja u tromesednoj periodi¬ ci za ugostiteljstvo i mesednoj za turizam prikuplja podatke o količinama i vrednosti robnih i nerobnih usluga ugostiteljstva, o strukturi obavljenog prometa, zaposlenom osoblju i sl. f) Izveštajna služba o zaposlenom osoblju, koja polugodišnjom periodikom prjkuplja podatke o brojnom stanju i kretanju radne snage u svim sektorima društvene i privredne delatno¬ sti. Os im toga, ova izveštajna služba prikuplja i podatke o platama zaposlenog osoblja u trome- sed.noj periodici. * 48 Pored statističkih izveštajnih službi koje smo pomenuli, ima još niz drugih iz svih oblasti delatnosti (naga statistika vodi preko 150 statističkih ^izveštaja). Da još pomenemo sa¬ mo nekoliko najvažnijih: izveštajna služba o vitalnim dogadjaji)ma, o osnovnim, srednjim i spe- cijalnim školama, o cenama namalo i naveliko i o cenama proizvodjača, o stočnim bolestima i zaštitnim merama u stočarstvu itd. 2.43 Procene 2.431 Procenama izbegavamo ispitivanje pojedinih jedinica posmatranja u cilju do- bijanja podataka o izučavanoj pojavi. Do procene, koja naravno ne može da bude tačan rezultat, dolazimo koriščenjem več postoječih podataka o izučavanoj pojavi iz drugih izvora, kao i posto- ječih podataka srodnih pojava, poznavanjem izučavanog predmeta i izvesniln pretpostavkama. Na takav način dobljena procena neče u potpunostl odgovarati stvarnom stanju, ali če u mnogim slučajevima, ako je radjena savesno, dati brze, jeftine i dosta dobre rezultate. 2.432 Metodu procena odgovara tabelarni metod , čija je suština u torne da se data pojava posmatra procenjivanjem i to na taj način, što se podaci, več u prvoj fazi, daju kao go¬ tovi rezultati prikazani tabelarno. Otuda i naziv tabelarni metod. Tabelarni metod je znak niško razvijene statistike, ali ipak u mnogim situacijama, u nedostatku boljeg izlaza, on može koris- no poslužiti da dobijemo bar neke podatke. Pošto Je procenjivanje za mala područja pouzdani- je, to tabelarni metod uglavnom i primenjujemo kod procena za marlja područja, naprimer, za opštine ili srezove. Šahiranjem procena za te male teritorije dobijamo procenu za republiku ili čitavu zemlju. Klasičan primer upotrebe procene i tabelarnog metoda pretstavlja poljoprivredna sta¬ tistika, ali ne zbog toga 8to ona nije razvijena u odnosu na druge grane, nego iz prostog razlo¬ ga što je posraatranje pojava u poljoprivredi vrlo teško zbog velikog broja jedinica i što poljo- privreda pretstavlja vrlo široku problematiku. Specijalnom mrežom korespondenata, koji vrše procenjivanje tabelarnim metodom, dobijamo o vrlo kompleksnim pojavama bar -neke procene. 3ez toga uopšte ne bismo imali nikakve informacije ili bi one zahtevale ogromne napore. 2.44 Ankete Kao što smo več spomenuli, ima više načina delimičnog posmatranja osnovnog sku- pa kojim možemo doči do procena ili nekih informacija o masovnoj pojavi koju izučavamo. 2.441 Anketa tipičnih jedinica osnovnog skupa dugo je važila kao najpogodniji teo- rlski i praktični metod delimičnog posmatranja. Kod tog metoda potrebno Je, poznavanjem i pret- hodnom analizom pojave koju posmatramo, izabrati Jedinice koje su za datu pojavu tipične 1 či- Ji skup u malome reprezentuje celinu. Ostvarenje uslova izbora tipičnih Jedinica iziskuje pozna¬ vanje osnovne mase i izučavane pojave. Sam izbor traži veoma mnogo priprema i potpuno je su- bjektivan. Treba posvetiti mnogo pažnje kako izboru tako i posmatranju Jedinica koje ulaze u anketu, zbog toga što moraju da reprezentuju čitavu populaciju. Pažljivim izborom anketara tre¬ ba nastojati da se dobije od "anketiranih jedinica bolji i detaljniji podaci nego u slučaju popisa izučavane pojave. Zbog toga se daju specijalna uputstva o torne kako če anketar pristupitl an¬ ketiranju, kako če izvoditi samo anketiranje u zavisnosti od toga ko daje podatke: domačica, poljoprivrednik, zanatlija, radnik ili drugo. Anketa tipičnih jedinica je dugo bila jedini metod anketa o radničkim i službeničkim budžetima, o životu seljaka i tako dalje. 2.442 Zbog posebnih uslova koji treba da se ostvare da bi anketa sa izborom tipi¬ čnih jedinica uspela, kao i zbog mane da uopšte ne znamo u kojoj je meri izbor dao reprezen¬ tativna sliku celine, poslednjih decenija sve više i više se upotrebljava anketiranje pomoču slučajnoa izbora jedinica koje ulaze u posmatranje. Pošto je taj metod osnov savremenog an- 49 ketiranja, to femo njegove principe i tehniku dati u posebnoj glavi. 2.45 Monografije Kod monografije posmatramo još manji broj jedinica nego kod ankete. Monografijom,i vrlo detaljnim ispitivanjem jedne ili vrlo malog broja jedinica posmatranja, dolazimo do vrlo korisnih zaključaka, koje, medjutim, ne možemo bez ograničenja uzeti kao karakteristike celi¬ ne. Kao primer monografskog ispitivanja možemo uzeti monografsko ispitiv.anje života na selu, koje se sastoji iz kompleksnog i detaljnog. ispitivahja svih delatnostj odredjenog sela. Na isti način možemo monografijom da ispitujemo zdravstvene prilike radnika odred jene fabrike ili rad odredjene poljoprivredne zadruge. Monografsko ispitivanje može da 3luži razllčtim ciljevima. Ono može da bude sprovedeno u svrhu sticanja iskustava i sugestija za planiranje ankete ili potpunog posmatranja date pojave. U cilju naučnog posmatranja pomoču monografije, izborom tipične jedinice koju posmatramo monografijom, možemo da analiziramo odredjen tip. U tom slu¬ čaju monografija nam daje, u neku rUku, prikaz prilika a celini. Monografijom još često, ispitu¬ jemo ne tipične, nego baš one jedinice koje otstupaju od opšte mase jedinica. Pošto su ovi in¬ dividualni pri-meri u mnogim slučajevima pojave koje su u razvitku, odnosno pojave koje če bi¬ ti masovne, izučavanjp individualnih primera pomoču monografije otkriva kako negativne tako i pozitivne Strane tih novih kvaliteta i daje mogučnost uticaja na njih, KONTROLNA PITANJA 1. Koji su sastavni delovi plana posmatranja? 2. Zašto tfeba ved na početku posmatranja znati tačno cilj kako posmatranja tako i statističkog izučavanja? 3. Kako treba odrediti jedinicu posmatranja? 4. Koju teritorijalnu podelu koristimo u cilju prostornog opredeljenja statističke mase? 5. Šta je kritični momenat? 6. Koji je momenat najbolji kao kritični momenat sa tehničkog stanovišta? 7. Na šta treba obratiti pažnju pri odabiranju kritičnog momenta sa sadržinskog stanovišta? 8. Šta je to cenzus norma i zašto je uvodimo? 9. Koja obeležja treba da obuhvati statističko posmatranje? 10. Čega treba da se pridržavamo pri izabiranju obeležja posmatranja? 11. Koje su vrste obeležja prema svojoj funkciji koju imaju u ispitivanju? 12. Šta ubrajamo u tehnički deo posmatranja? 13. Šta je izveštajna Jedinica za razliku od jedinice posmatranja? 14. Koji su oblici statističkog posmatranja? 15. Šta podrazumevamo pod mestom posmatranja? 16. Šta je popisni krug? 17. Koja su pravila pode le popisne teritorije na popisne krugove? 18. Šta je vreme posmatranja, a šta vreme pribiranja? 19. Koji su izvori posmatranja? 20. Koja je karakteristika neposrednog posmatranja, posmatranja preko postoječih zapisa i posrednog posmatranja? 21. Koji su načini posmatranja? 22. Koja je razlika izmedju samoregistracije i ekspedicionog načina? 23. Šta je karakteristika načina obilaska, a šta karakteristika prijavnog načina? 24. U čemu se sastoji poštanko - telegrafski način i koje su njegove karakteristik® 1 ' 25. Šta je korespondentski način i u kojim statistikama ga najviše primenjujemo? 26. Šta je osnovno sredstvo statističkog posmatranja? 27. Šta je statistički upitnik i koje uslove treba da ispunjava? 28. Koje su karakteristike individualnih, a koje kolektivnih upitnika? 29. Šta su glavni, šta pomočni, a šta kontrolni upitnici? 30. Na koje sve načine možemo formulisati pitanje u upitniku? 50 , 31. Koji su tehnički elementi upitnika? 32. Čemu služe uputstva za popunjavanje upitnika? 33. Gde i kako treba da su data uputstva za popunjavanje ^upitnika? 34. Na koje grupe delimo statističke organe prema načinu saradjivanja? 35. Ko po pravilu organizuje statistička posmatranja? 36. Koji su pripremni radovi statističkog posmatranja? 37. Čemu služi pravni osnov posmatranja i šta on treba da sadrži?' 38. Zašto finansiski plan treba izraditi pre početka statističkog posmatranja i šta on treba da sadrži? 39. Šta je rokovnik, a šta terminska tabela? 40. Ko vrši podelu teritorije na popisne krugove? 41. Na šta treba obratiti pažnju pri izboru kadrova posmatranja? 42. Na koji se način vrši obuka popisivača? 43* Kako popularišemo datu statističku akciju? 44. Šta je statistički popis? 45. Koje su osnovne karakteristike popisa u poredjenju sa drugim oblicima statisti¬ čkog posmatranja? 46. Zašto je kod popisa nužna sveobuhvatnost i jednovremenost posmatranja? 47. Na koji način možemo pomolu popisa dobiti dinamlku pojava? 48. „Koji su značajni popisi sprovedeni u FNRJ od oslobodjenja do danas? 49. Koje vrste pojava obuhvatamo statističkim izveštajem? 50. Koje su osnovne karakteristike izveštaja? 51. Koje su najznačajnije statističke službe zasnovane na izveštajima? 52. Kada pribegavamo ocenama? 53. Šta podrazumevamo pod ocenjivanjem statističkih podataka? 54 Šta je tabelarni metod i u kojoj se grani statistike najviše ypotrebljava? 55. Šta je anketa? 56. Šta je osnov ankete po izboru tipičnih jedinica? 57. Koja je objektivna metoda ocenjivanja i u čemu se sastoji? 58. Šta je monografija i u kojim slučajevima je upotrebljavamo? 51 3. SREDJIVANJE STATISTIČKE GRADJE 3.0 Uopgte o srediivaniu Pribiranjem statističkih podataka dobijamo podatke date na upitnicima u vidu stati¬ stike gradje. Statistika gradja se sastoji, prema torne, iz mase obrazaca koji su dati u najbo- ljem slučaju po regionalnim grupama, kako su bili sakupljeni na terenu. Ova gradja pretstavlja sirovinu koju treba tek obraditi da bismo dobili podatke koje možemo zatim koristiti za analizu pojava. Obrada se sastoji u torne da jedinice posmatranja grupišemo u Jednorodne grupe, a za¬ tim ih prebrojavamo ili sabiramo obeležja pojedinih grupa, a dobljene podatke unoslmo u pred- vidjene tabele u vidu statistikih serija. Na takav način, obradjena gradja u nekim slučajevima pretstavlja več konačnu fazu statističkog rada, a u nekim samo osnov za primenu metoda anali¬ ze statističkih podataka. 3.1 Gruplsanje 3 JI Grupisanje vrednosti obeležja 3.111 Gruplsanje jedinlca posmatranja prema datom obeležju je lako u slučaju kada: obeležje po kome sprovodimo grupisanje ima malo raogučih varijanata. Tako, naprimer, pol ima samo dve, bračno stanje samo četiri (neženjen, oženjen, razveden, udovac), broj tudje radne snage zanatskih radnji šest (0, 1,. 2, 3, 4, 5) i tako dalje. Ali ima obeležja sa velikim brojem mogučlh varijanata a neka ih čak imaju beskonačan broj. Tako ima vrlo veliki broj zanimanja, uzroka smrti, vrsta artikala i sl. Sva kontinuirana obeležja kao i vremenska obeležja imaju bes- konačpn broj mogučih vrednosti koje se mogu pojavljivati kao vrednost obeležja. Grupisanje jedinica prema tim obeležjima nije bez poteškoča, a pored toga u sluča¬ ju malog broja jedinica u pojedinim grupama statističko izučavanje bi bilo onemogučeno. Z bog toga srodne vrednosti obeležja grupišemo u grupna obeležja. 3roj grupnih vrednosti obeležja manji je od broja osnovnih varijanata. Tako vremenske momente grupišemo u vremenske interva¬ le (dekade, mesece, godine), geografske tačke - kao elementarne varijante teritorijalnih obelež¬ ja-a geografska područja (opštine, srezove, rejone), sva zanimanja pojedinih struka u zanima¬ nja po strukama, starost u grupe po godinama i tako dalje. Stvaranjem grupnog obeležja smatra¬ mo da sve varijante koje su ušle u date grupe od tog momenta imaju grupnu varijantu obeležja. Tako grupisanjem stanovništva po grupama starosti mi se ne upuštamo više u to kakva je tačna starost pojedinih lica, nego nas interesuje samo u koju grupu starosti ulazi pojedino lice. 'Grupisanje varijanata u grupne varijante nije ograničeno samo na osnovne varijante obeležja, nego možemo i iz grupnih varijanata praviti grupne varijante viših redova. Tako, na¬ primer, možemo vremenske momente grupisati u dane, u mesece, te dalje u godine i tako dalje. Isto je sa grupisanjem zanimanja kao i drugih atributivnihobeležja kao grupnih obe¬ ležja. Srodna zanimanja grupišemo u grupe zanimanja, srodne grupe zanimanja u više grupa i ta¬ ko dalje. Grupna obeležja imaju sve osobine obeležja, što znači da svako grupno obeležje mo¬ že biti obeležje datih statističkih jedinica, a osim toga grupna obeležja možemo dalje grupisa¬ ti. Grupna obeležja ostaju i istog karaktera kao osnovna obeležja: grupisanjem teritorijalnih o- beležja dobijamo teritorijalno grupno obeležje, a grupisanjem' stvarnih obeležja dobijamo stvar¬ no grupno obeležje. 52 3.112 Tako možemo sa tehničkog stanovišta grupisati obeležja kako god želimb; to s a sadržinskog stanovlšta nije moguče, pošto se kriterijum srodnosti ili raznorodnosti pojedinih varijanata može videti tek kad se zna na koji predmet se odgovarajuče obeležje odnosi i kada s e detaljno analizira izučavana pojava. Ako uzmemo u razmatranje samo starost, bez obzira na to na gta se ta starost odnosi stvaranje grupa starosti nije moguče. Tek kad znamo da se ra¬ di o starosti osoba koje sačinjavaju stanovništvo, možemo odrediti, naprimer, petogodišnje gru¬ pe starosti kao grupna obeležja. Kad bismo posmatrali starost svinja, petogodišnje grupe staro¬ sti, naravno, nemajusmisla. Isto tako petogodišnje grupe nemaju smisla prilikam izučavanja smrtnosti odojčadi. 3.113 Gruplsanje obeležja prostora. Obeležja prostora po pravilu dajemo uvek u vidu y ečih ili manjlh grupa pošto individualne varijante-geografske tačke, ne dolaze u obzir za dava- n Je obeležja prostora. Geografska grupa pretstavlja uvek datu teritoriju za koju sva geografska roesta te teritorije imaju datu zajedničku osobinu. Najčešče stvaramo administrativno-teritorijal- ne grupe. Administrativno-teritorijalna grupa sadrži sva mesta date administrativne jedinice.Kod administrativnih geografskih grupa možemo lepo primeniti grupisanje nižih jedinica u više. Tako tz elementarnih mesta dobijamo opštine, grupisanjem opština-srezove, grupisanjem srezova - re¬ publike, a grupisanjem republika čitavu zemlju. Administrativno-teritorijalno grupisanje ima jvo- Prednosti u torne što su te grupe več stvarane za administrativne potrebe i ne treba ih formi- r uti zbog statistike. Druga prednost je u torne što se raogu neposredno zadovoljiti organi vlastl k°ji sunajčešči konzumenti statističkih podataka i'najviše su zainteresovani za podatke po admi- uistrativnoj podeli. Mana tog grupisanja je u torne što se administrativno-teritorijalna podela če- šce menja, čime se otežava uporedivost podataka. Mana grupisanja po ad minis trat ivno-teritori Jal¬ ni 111 grupama je i u torne što kriterijumi po kojima je sprovedena administrativno-teritorijalna po¬ dela ne odgovaraju uvek kriterijumima po kojima bi trebalo podeliti teritoriju s obzirom na izuča- v anu pojavu. Zbog toga često pribegavamo, za privredna i naučna ispitivanja, formiranju teritori¬ alnih grupa-rejona. Rejon prema datom privrednom i sociološkom kriterijumu dobijamo ako zdru¬ žujemo geografska mesta sa istim ili srodnim prilikama. Tako imamo, naprimer, poljoprivredne r ®jone prema delatnosti koja se u tim rejonima obavlja. Sprovodjenje rej*oniranja je vrlo komplek- s an posao, pošto treba posmatrati istovremeno niz obeležja koja odredjuju rejon. Ponekad, u cilju stvaranja rejona uzimamo kao osnov postoječu administrativno-teri- to rijalnu podelu i pojedine teritorijalne jedinice (opštine, srezove) u celini ubrajamo u jedan ili ^ f ugi rejon, prema pretežnom stanju u tim jedinicama. Time se formiranje rejona umnogome upro- ščava, pošto možemo koristiti postoječe podatke po administrativno-teritorijalnoj podeli. 3.114 Grupisanje vremenskih obeležja. Osnovna varijanta vremenskog obeležja je vremenski momenat. Kao srodne momente uzimamo momente u datom intervalu. Kao vre me ns e Sirupe obično uzimamo prirodne vremenske intervale: dan, mesto, go ina, Privre na 9° " a , rezultat je upornog i minicioznog rada. Grupisanja su data u vidu nomenkiature i 1de«ifi:ka¬ kije u zasebnim knjigama. Klasifikacija daje detaljno grupisanje varijanata dat°gr obeležjet u Sirupe i podgrupe. Pritom najčešče se služimo tehnikom decimalne klasifikacije, koja se sasto- Ji u torne što masu svih varijanata najpre podelimo na najviše deset glavnih grupa- Svaku od tih Sllavnih grupa delimo dalje u najviše deset grupa. Pojedine grupe, delimc ^ dodjemo do osnovnih varijanata pojedinih zanimanja, pojedinih uzroka smrti i sl. Svaku gr Pu numerišemo tako da možemo kompleksom cifara za svaku pojedinu varijantu ta c no odrediti 53 gde joj je mesto, tj. u kojoj se grupi ili podgrupi naloži. Varijanta sa brojem 5372 prema deci- malnoj klasifikaciji znašl da je ta varijanta iz pete glavne grupe, u njoj lz osme grupe, a u toj grupi iz sedme podgrupe i u njoj druga varijanta. U našoj statistiškaj praksi upotrebljavamo niz jednostavnlh klasifikacije i nomenklatura. Medju njima su najosnovnije: nomenklatura de- latnosti, nomenklatura uzroka smrti, nomenklatura industriskih proizvoda, nomenklatura predvi- djenih objekata, nomenklatura gradjevinskih objekata, nomenklatura artikala prometa i potroš¬ nje. Opšta karakteristika svih nomenklatura je da su tehnički postavljene po principu decimalne klasifikacije. Kao primer dajemo Jedan deo iz industriske.nomenklature proizvodnje i potrošnje za 1953 godinu. U toj nomenklaturi, koja je sredjena prema decimalnoj klasifikaciji! prve tri cifre znače granu, četvrta grupu artikala, a peta i šesta obeležava artikal. Dajemo sle¬ deči izvod iz klasifikacije za proizvodnju i preradu papira. (Izvor: Industrika nomenklatura proizvodnje i potrošnje za 1953 godinu, Beograd 1953 ŠZSE, Metodološki materijal br. 16, stra- na 26). Grana 123 Proizvodnja i preroda papira A, Proizvodnja U proizvodnji 123 grane iskazuju se sledeči proizvodi: 123-1 —10 Celuloza sulfidna tona 123 - 1 - 20 Celuloza sulfatna tona 123 - 2 - 00 Drvenjača tona 123-3 - 10 Roto papir tona 123 - 3 - 20 Pisači i štamparski papir tona 123 - 3 - 30 Natron papir tona 123 - 3 - 40 Gmotni i ostali embalažni papir tona 123 - 3 - 50 Cigaretni papir tona 123 - 3 - 90 Ostali papir tona 123 - 5 —00 Lepenka tona 123 - 6 - 00 Natron vreče tona 123 t 7 - 10 AmbalaŽa ostalog papira, kartona i lepenke (kutije, kese i čaše, tanjiri i sl.) 123 - 7 - 20 Utenzilije od papira, kartona i lepenke tona 123 r 7 - 30 Izrada od papira, kartona i lepenke tona 123 - 7 - 90 Ostali proizvodi, preradjevlna od papira tona 3.116 Grupisanie stvarno-numeričkih obeležja pretstavlja zasebanproblem. Kod grU'* pisanja stvarno-numeričkih obeležja treba imati u vidu kako sadržinsku tako i tehnišku stranu grupisanja. Pošto je dalja obrada u mnogim slučajevima nemoguča ako za grupisanje stvarno nu- meriških obeležja ne uzmemo u obzir i neke tehniške uslove.te tehniške uslove ispunjavamo u svim primerimo u kojima nije to zbog sadržine pojave nemoguče. Varijante stvarno-numeričkih obeležja imaju znašajnu osobinu da su date brojevima. Prema torne, njih možemo rasporedjivati po veličini. Varijante u datom intervalu sačinjavaju klfl' se -ili razrede varijanata. Svaka klasa ima svoju donju i gornju granicu. Podela na klase treba da bude takva, da svaka varijanta spada u jednu, i to samo u jedrtu izmedju klasa. Svaka klasa ima i švoju širinu (amplitudu), koju dobijamo kao razliku izmedju gornje i donje granice, i svoju sredinu - centar klase, koji dobijamo kao aritmetišku sredinu donje i gornje granice. Sredina kl<** se u kasnijoj analizi služi kao grupno obeležje svih varijanata date klase. Sa tehničkog stanovi' šta poželjno je da je širina svih klasa datog obeležja jednaka. Ispunjavaiije tog uslova omogučU' va primenu najrazlišitijih metoda analize na datim statističkim podacima, koje u protivnom ne bismo mogli primeniti. sa. Kad formiramo grupe ili klase, treba tačno da odredimo i gornje i donje granice kla¬ Uzmimo najpre diskontinuirano obeležje broj živorodjene dece. Grupisanje diskonti- nuiranih obeležja dosta je prosto. Tako možemo formirati grupe 1-3 deteta, 4-6 dece, 7-9 dece, 10-12 dece, 13 i više. Pošto se interval prve klase 1-3 deteta proteze od 1/2 do 3 1/2, širina klase jedna- ka je: 3 1/2 - 1/2 = 3 isto tako za drugu: 6 1/2-3 1/2 -3 i tako dalje. Centar klase ili sredina razreda za prvu klasu jeste 1/2 4 3 1/2 o - 5 -- 2 a za drugu 3 1/2 4 6 1/2 2 i tako dalje. Posmatrajuči poslednju klasu 13 i više vidimo da ta klasa nije ograničena gornjom granicom. Takvu klasu nazivamo otvorenom . Za n'ju ne možemo da ustanovimo jednu granicu (gornju ili donju) i zbog toga ne možemo da ustanovimo ni širinu ni sredinu klase. U našem primeru tačno se može odrediti za svaki broj dece u koju klasu ulazi. Kao primer pogrešnog davanja klasa diskontinuiranih obeležja dajemo sledeču grupaciju: 1-3 deteta, 3-6 dece, 6-8 dece, 9-12 i 12 i više dece . Kod te grupacije ne možemo na prvi pogled ustanoviti u koju klasu ulaze sve granlč- ne vrednosti 3, 6, 9, 12 dece, pa stoga i izgleda pogrešna. Medjutim, kod takvog i slišnog grupisanja teškoča je u torne što treba da se podrazu- meva da samo donja granica ulazi u klasu. Naprimer, u klasu od 3 do 6 dece ulaze jedinice koje imaju 3, 4 ili 5 dece, jer 6 dece pretstavlja donju granicu sledeče klase. Kod kontinuiranih obeležja treba dati grupaciju tako, da se tačno zna da li pada gra- nična vrednost u donju ili gornju grupu. Kao primer navodimo platne razrede na više načina. - 6000 din. 6000 - 8000 din. 55 0000 - 10000 din, 10000 - 12000 din. 12000 - 14000 din. 14000 Kod prvog načina granične vrednosti ubrajane su u gornje klase a kod drugog u da- nje klase. Kod trečeg načina ne vidi se u koju klasu ulaze granice. Zbog toga ovako datu gru- paciju treba da odbacimo kao pogrešnu. Iz grupacije se vidi da je širina klase 2000 dinara kod svih klasa, osim kod donje koja je otvorena za niže vrednosti i kod gornje koja je otvorena za više vrednosti. Sredina razreda ograničenih donjom i gornjom granicom su: 7000, 9000, 11000, 13000. U praksi su kontinuirana obeležja več kod samog posmatranja data obično u grupa¬ ma, ili kako kažemo - ona su zaokrualiena . Tako platu dajemo u dinarima, površinu poljopriv- rednih gazdinstava u arirria, starost u navršenim godinama. Plata 7846 dinara znači sve plate od 7845,5 dinara do 7846,5'dinara, dakle, u intervalu jedinice na koju zaokrugljujemo. Isto ta¬ ko veličina poseda od 4 ha 36 ari ubraja sve površine od 4 ha 35,5 ari dd 4 ha 36,5 ari.Sta¬ rost data u navršenim godinama recimo 5 godina, znači sve starosti od dovršenih pet godina do ispod šest godina. U tim primerimo klase dajemo kao kod diskontinuiranih obeležja. Ali pritom treba znati da granice u tim slučajevima nisu više tačno 6000, 8000, 10000, 12000, 14000, a sredine razreda nisu 7000 , 9000,11000, 13000, kao što smo imali primer kod prvog načina, nego su granice razreda u prvom primeru 5999, 5, 7999, 5, 9999,5, 11999, 5, 13999,.5 a sredina klasa 6999, 5, 8999, 5 1 tako dalje. Kod d.rugog prijnera granice klasa su 6000, 5, 8000, 5, 10000, 5, 12000, 5, 14000, 5 a sredina 7000, 5,11000, 5, 13000, 5= Starost se daje obično u navršenim godinama-. Taj način zaokrugljavanja specifičan je baš za obeležja starosti, dok se kod drugih obeležja ne upotrebljava. Tako možemo dati grupaciju sta¬ rosti po petogodištima u obliku 0-4, 5-9, 10-14, 15-19, 20-24 itd. Prva grupa 0-4 sadrži starost i .od 0 do is pod. pet godina, dakle interval od pet godina. Sredine intervala date grupacije su 2, 5,7,5,13,5,17,5,22,5. Sadržinska razlika izmedju dva preduzeča sa 10 i 20 radnika daleko je veča nego izmedju preduzeča sa 200 i 210 radnika, iako je apsolutna razlika izmedju broja radnika jedna- ka. To ukazuje da su iste razlike kod malih brojeva daleko značajnije nego kod velikih. To do¬ vodi do toga da katkada uzimamo klase čije granice ne idu u aritmetičkoj (jednake diferencije) nego u geometriskoj (stalni kvocijenti)r prbgresiji. Tako možemo grupisati broj radnika pre¬ duzeča u grupe do 5, 6-10, 11-20, 21-40, 41-80, 31-160, 16KJ20, 321 i više. r 3.117 U svim primerimo, sa izuzetkom poslednjeg, širina klasa je bila jednaka, u- koliko nismo imali otvorenih razreda. Sa stanovišta sadržine pojave koju izučavarno to nije u- vek najispravniji način. Zbog toga više puta pribegavamo tipološkom grupisaniu , koji se ne o- bazire na formalne nego na sadržinske kriterijume grupisanja. Uzmimo kao najprostiji primer starost. Formalno grupisanje starosti po petogodištima pokazuje da je grupa od -4 godine dale¬ ko raznovrsnija naprimer od grupe 40-44, iako je širina klase jednaka (pet godina). Starost tre¬ ba u tom slučaju grupisati u gruge prema drugom kriterijumu bez obzira na veličinu intervala po- jedinih grupa. Kao primer tipološkog grupisanja starosti navodimo starosne kontingente: odojčadO, pretškolska deca 1-6, školska deca od 7-13 godina, omladina 14-20 godina, radni kontingent 21- 64 godine, starci 65 i više godina. 56 Kod datog primera tipološkog grupisanja uzeli smo u obzir samo jedno obeležje i pomoču toga odredili tipove. Ali to nije u svim primerimo' slučaj. U večini možemo izdvojiti tip kao novo obeležje tek uzimajučl u obzir čltav niz obeležja, koja odredjuju tip. Tako grupe ma- log, srednjeg i velikog poseda ne odredjuje samo ukupna površina, nego 1 struktura po kategori¬ jama, broj stoke, broj članova gazdinstava, tudja radna snaga. Socijalne grupe stanovnlštva su takodje tipološke grupe, koje se stvaraju iz niza obeležja. Tipološko grupisanje sa stanovišta jednorodnosti pojave je najispravnije, zbog toga ga u socijalno-ekonomskoj statistici i upotreb- ljavamo vrlo često. 3.12 Grupisanje jedlnica Grupisanje jedlnica prema datim obeležjima je deo sredjivanja statističke gradje. Prosto grupisanje jedinica posmatranja sastoji se od grupisanja popisne gradje po jednom obe¬ ležju. Ali tek kombinovanim grupisanjem popisne gradje po više obeležja, koja su u medjusob- noj zavisbosti, popisna gradja otkriva zakonomernosti zavisnosti masovnih pojava. Zbog toga je kombinovano grupisanje jedinica po više obeležja jedno od opštih oblika obrade statističke gradje. 3.2 Tehnika sredjivanja statističke gradje 3.21 Pripreme za sredjivanje statističke gradje 3.211 jiplskovi varljanata obeležja kao i nomenklature i klasifikacije su osnovna priprema sredjivanja statističke gradje. Za svako obeležje treba pre samog početka sredjivanja utvrditi u kojim varijantama želimo-da damo rezultate i kakve čemo grupacije pojedinih obelež¬ ja primeniti. Buduči da za neka obeležja ne znamo unapred (zbog nepoznavanja'izučavanja pred¬ meta) koje če grupacije pa čak i varijante nastupiti prilikom obrade za ta obeležja pravimo izu- zetno nomenklaturu i grupacije u toku samog sredjivanja gradje, ali u večini slučajeva možemo več unapred dati grupacije. 3.212 Odgovori na pitanja postavljena u upitnicima dati su bilo tekstualno ili broj- čanim podacima. Grupisanje jedinica prema različitim obeležjima i grupama možemo tehnički vršiti vrlo podesno, pomoču šlfara. Šifrom zovemo oznaku koja u toku obrade zamenjuje vprijan- tu ili grupu obeležja. Šifriranje umnogome pomaže sistematskom sredjivanju popisne grad je.Kod nekih načina obrade šifre su ne samo podesne, nego i nužne. Kao šifre možemo uzeti bilo koje oznake. Tako šifre mogu biti označene šiframa, slovima ili nekim drugim znacima (- -t-). Slova kao šifre upotrebljavamo obično kod ručnog, a cifre obavezno kod mehaničkog sredjivanja. Po- četna slova grupa možemo lako upamtiti i zbog toga njima dajemo kod ručnog sredjivanja pred¬ nost pred ciframa. Tako možemo za pojedine varijante obeležja bračnog stanja uzeti neženjen * n, oženjen - o, razveden - r, udovac - u. Ili kod pola: muški - m, ženski - ž. Brojčane šifre dajemo u slučaju kada Je broj varijanata ili grupa veliki. Decimalni način šifara u tom slučaju je najpodesniji. Kod manjih obrada možemo proči i bez šifriranja gradje, ali kod obimnijih obrada šifre su tehnički instrumenat, koji mnogo pomaže sistematskoj obradi. Več pre sredjivanja treba sastaviti spisak varijanata i grupa svih obeležja posma¬ tranja. Taj spisak nazlvamo šifrant ili kodeks šifara. 3-213 Plan sredjivanja statističke gradje . Opštim programom statističkog ispitiva- nja date su osnovne črte sredjivanja statističke gradje. Plan sredjivanja treba da precizira ko¬ ja obeležja posmatranja se prema tom programu medjusobno kombinuju i način na koji se može najpogodnije postiči ovaj cilj. Plan sredjivanja treba prema organizaciji sredjivanja (centrali- zovano ili decentralizovano) i tehnici sredjivanja (ručno ili mehanički), da obuhvati sve faze sredjivanja i to: 57 a) signiranje ili šifriranje gradje b) sgrtiranje c) prebrojavanje i šahiranje d) tabeliranje. Od svih tih faza plan treba najviše da razradi sortiranje. Plan sredjivanja najbolje možemo dati shemomsredjivanja, koja obuhvata kombinacije obeležja prema kojima treba obrodi¬ ti gradju. Plan sredjivanja treba da predvidi prema datoj shemi i obradne tabele, koje, kao sred¬ stva obrade, služe za upisivanje podataka. Sistem obradnih tabela zavisi od načina obrade i tre¬ ba da bude njemu prilagodjen. Kao primer sheme sredjivanja statističke gradje dajemo shemu jednog dela plana obradnih tabela popisa stanovništva 31 marta 1953 godine. Shema je uzeta iz načrta obrade popisa stanovništva, koji je izradio Savezni zavod za statistiku. Kao što vidimo, u shemu su unesena sva obeležja koja su se popisivala sa več predvidjenim grupacijama obele¬ žja. Tako vidimo da je obrada prema starosti predvidjena po više grupacija, zavisno od toga ko- jim obeležjima kombinujemo starost. Obeležja koja kombinujemo u datoj tabeli, u shemi su ozna¬ čena kružičima u istoj koloni sheme i medjusobnosu vezani. Svaka kolona sheme daje, dakle, koja obeležja se kombinuju u datoj tabelu. Iz tako pripremljene sheme vidimo koliko puta i u ko- jim tabelama nastupa dato obeležje, možemo kalkulisati obim tabele, pošto je specijalnim znaci- ma (- ; +) dato da li je obeležje u pretkoloni ili zaglavlju tabele. 3.22 Sredjivanje prema organizacionim oblicima Sredjivanje statističke gradje može se obaviti prema različitim organizacionim oblici¬ ma. Tako sredjivanje može da bude; a) centralizovano b) decentralizovano c) mešotivo. 3.221 0 centrallzovanom sredjlvanju govorimo kada se popisna gradja sakupi na Jed- nom mestu, obično u centru statističke službe d tamose obradi. Prema tom načinu obradjivali smo, naprimer, popise stanovništva, popise škola, po tom principu obradjuje se i gradja prirodnog kretanja stanovništva. Naravno ova su sredjivanja centralizovana sa stanovišta republike, pošto se obrada svih tih statističkih ispitivanja obavlja po republiškim zavodima za statistiku. Imamo malo primera sasvim centralizovanih sredjivanja kod naše organizacije statističke službe. Kao primer mogli bismo uzeti obradu podataka spoljne trgovine. Centralizovano sredjivanje ima mnogo prednosti a i svoje mane. Ono može da bude efikasnije zbog toga što je u centrima sakupi jen kvalifikovani kadar, verziran u poslovimo sre¬ djivanja. I tehniška sredstva sredjivanja, koja u mnogim prilikama odlučujuče potpomažu brzo i ispravno izvodjenje sredjivanja, sakupljena su u tim centrima. Centralizovanom obradom garan- tovana je jednoobraznost obrade. Ali s druge strane, centralizovano sredjivanje je mnogo dalje od jedinica posmatranja i vrlo je teško pronači da li podaci dobiveni obradom popisne gradje od- govaraju stvarnome stranju ili ne. Pored toga, kod nekih slučajeva, sa izuzetkom u primerimo mehaničke obrade, kadrovi koji stoje na ras polaganju za sredjivanje obično su znatno malobroj- niji nego kod drugih organizacionih oblika sredjivanja, i zbog toga je potrebno vreme za sredji¬ vanje kod centralizovanog načina. 3.222 Za razliku od centralizovanog sredjivanja decentralizovano sredjivanje ne o- bavlja se na jednom mestu, nego na više mesta na samom terenu. Klasičan način decentraiizova- nog sredjivanja u našoj statističkoj praksi pretstavlja godišnji popis stoke. Kod popisa stoke sa¬ mi popisivači obave sredjivanje podataka svog popisnog kruga. To sredjivanje sastoji se iz gru- pisanja gazdinstava i poljoprivrednih dobara prema privrednom sektorui kategorijama gazdinstava i iz šahiranja broja stoke prema tim kategorijama. Opštinske popisne komisije prave opštinske sumare, sreski statistički organi sreske sumare, republiški zavodi republiške a Savezni zavod za 59 statistiku sumar za čitavu zemlju. Tom organizacijom dobijamo podatke popisa stoke obradje- ne prema administrativno-teritorijalnim jedinicama po privrednom sektoru i kategorijama gazdln- stava. Prednost tog načina sredjivpnja je u torne što se obradi tehniški primitivnim sredstvima, obavi se srazmerno brzo, pošto u tom radu saradjuje veliki broj ljudi, od kojih svaki obavi je- dan mali tačho odredjeni deo sredjivanja, a skup svitv tih delova sačinjavaju kompletno sredjl- vanje. Zbog poznavanja svoje uže teritorije na koju se odnosi rad svakog od popisivača, even¬ tualne greške u obradi mogu brže da se primete. Nedostatak decentralizovanog sredjivanja je n torne što nije potpuno zagarantovana jednoobraznost principa i kriterijuma obrade,a koji su vi¬ še ili manje bez direktnog kontakta sa rukovodstvom obrade. 3.223 Mešoviti način sredjivanja organizaciono znači delimično decentralizovanon delimično centralizovano sredjivanje. Pošto, naprimer, za prethodne rezultate nije od bitne važ' nosti stopostotna tačnost nepo brzina kojom treba da dobijemo prethodne rezultate, to nam Je najpogodnije rešenje u mešovitom tipu sredjivanja. Kod redovne obrade više nam je, medjutirn, stalo do toga da su dobijeni podaci tačni, te zbog toga ne forsiramo preterano rok u kome treba da budu sredjeni. Kod mešovitog organizacionog oblika sredjivanja prethodne podatke dobijamo decentralizovanim sredjivanjem, a konačne rezultate, koji su obradjeni mnogo kompleksnije ne¬ go prethodni, centralizovanim sredjivanjem. Kao primer može posluiiti popis stanovništva, u kome smo decentralizovanom organizacionom formom tražili podatke o ukupnom broju Stanovni¬ ka prema polu i prisutnosti i o broju domačinstava. Te podatke, za pojedino domačinstvo, sre* dio je popisivač, koji je sredio podatke i svoj popisni krug. Popisne komisije su te podatke da¬ lje sredjivale za svoja područja sve do kraja za čitavu zemlju. Na taj način, istovremeno sa sakupljanjem popisne gradje,, dobili smo prema postoječoj administrativno-teritorijalnoj podeli broj stalnog i prisutnog stanovništva prema polu kao i broj domačinstava. Individualni upitnisb pak, služili su za dalju centralizovanu obradu, koja traje duže vreme. 3.23 Sredjivanje prema primenjenoj tehnici 3.231 Sredjivanje statističke gradje vremenski traje vrlo dugo. Ono traje duže od svih faza statističkog ispitivanja zato što svi napori tehnike sredjivanja statističke gradje idu za tim, da se to vreme škrati na najmanju moguču meru. Vrednost podataka, naime, mnogo gubi zbog neaktuelnosti ako ih dajemo posle više meseci, ili čak više godina posle posmatranja. Sredstva za sredjivanje biraju se uglavnom prema obimu gradje koju sredjujemo. Za manje sku- pove sa nekoliko desetina pa i stotinu jedinica svakako se ne isplati primenjivati skupa i me" hanička sredstva, koja su, medjutirn, vrlo rentabilna u velikim statističkim akcijama, jer njima mnogo dobijamo kako u vremenu tako i u kvalitetu rada. Prema primenjenoj tehnici i sredstvima, tehniku sredjivanja delimo na: a) sistem mehaničkog sredjivanja i b) sistem ručnog sredjivanja. Koji čemo sistem upotrebiti kod konkretnog posmatranja, treba odlučiti još pre sa- mog ozvpdjenja posmatranja. Od sistema sredjivanja, naime, zavisi niz elemenata posmatranja 1 Od toga na kakav če način biti sprovedeno sredjivanje, zavisi da li čemo primeniti kolektivne ili individualne upitnike, a zavisi i tehniška forma upitnika. Pogodan i konkretnom sistemu sre¬ djivanja prilagodjen upitnik, može mnogo koristiti i ubrzati obradu. Kod svih sistema je pogodno,a kod nekih i obavezno, signiranje odgovora na posta¬ vljena pitanja u upitnicima. I način signiranja je uslovljen predvidjenim sistemom sredjivanja- 3.232 Najprostiji način ručnog sredjivanja je sistem crtica . Kao osnov primene tog metoda služi elaboraciona tabela. Qna se sastoji iz niza na odgovarajuče varijante obeležja/ prema kojem sredjujemo grad ju. U ta polja, prema varijantama obeležja po kojima vršimo sre¬ djivanje, upisujemo crticu za svaku pojedinu jedinicu. Na kraju, broj crtica u pojedinim polji' 60 ■M daje broj jedinica u datoj grapi. Zbog lakšeg brojanja crtica u konačnoj fazi rada ubeležava- 'no'ih na različtte najine, tako da dobijamo ili grupe po pet ili po deset jedinica. Uzmimo kao primer statističku masu dvadeset i pet majki i posmatrajmo obeležje' "M živorodjene dece". Podaci su sledeči: 1,5,4,7,3,7,2,1,3,1,2,1,3,2,1,1,4,2,5,9,10,2,1,1,2, 11,1. Podatke treba srediti metodom crtica po grupama majki sa jednim, dvoje, troje, četvoro, Petoro, šestoro do desetoro 1 preko desetoro dece. Za prvu jedinicu sa varijantom Jedan uneli smo crticu u elaboracionu tabelu kod va- rljante jedan, za drugu jedinicu sa varijantom 5 kod varijante pet i tako dalje, sve dok nismo Prošli čitavu masu.-Prednost tog načina sredjivanja je u torne što gradja ostaje posle obrade u °nom istom redu kao što je bila 1 pre obrade. Ali ovaj način ima nedostatak da kod njega može v rlo lako doči do greške, jer smo često u nedoumici da li smo za datu jedinicu uneli crticu ili n 9. Zbog toga ovaj sistem nije pogodan za velike statistlčkemase i za sredjivanje prema kom¬ binacijama više obeležja. Kao primer kombinacionog sredjivarrja prema tom metodu uzmimo sta- Ustičku masu od 23 lica i posmatfajmo istovremeno pol i školsku spremu tih lica. Osnovni po¬ tlači su dati u šiframa (muški - M, ženski - Ž, Bez školske spreme - B, osnovna škola - P, niža srednja škola - N, viša srednja škola - V/: MB ŽP MV ŽB MB ŽN MO ŽPMN MV ŽB MN ŽB MB Ž3ŽB Tabela'3.1 Elaboraciona tabela sredjivanja 25 majki prema broju živorodjene dece Grupa Črtice Broj jedinica' u grupi 1 //// m s 2 //// 5 3 /// 3 4 // 2 5 // 2 6-10 //.// 4 11 / 1 25 Tabela 3.2 Elaboraciona tabela kombinacionog sredjivanja pomoču metoda crtica Školska s prema Muški - M Ženski - Ž Bez školske spreme - B Osnovna škola - P Niža srednja škola - N Viša srednja škola - V .. //// 4 /// 3 //// 4 // — 13 //// // 7 11 /J 2 5 / 1 5 0 2 10 23 Ovaj način upotrebljava se samo za male statističke mase i za proste obrade a pode s nn je kako za sredjivanje iz individualnih tako i kolektivnih upitnika. 3.233 Kod večih obrada ručnim sistemom obrade dolazi skoro uvek u obzir sistem o dlaganja upitnika . Taj sistem je jednostavan i baš u torne je njegova velika prednost. Ali taj 61 sistem je primenljiv samo u slučaju kada je statistička gradja data, na individualnim upitnicinM' U slučajevima kada su primenjeni kolektivni upitnici, treba, pre sredjivanja, podatke pojedinih jedinica prepisati (obično u vidu šifara) na individualne obradne. lističe i. tek pomoču njih može* mo primeniti metod odlaganja lističa. Taj metod se sastoji u torne da prilikom sortiranja upitni* ke ili obradne lističe sa istom varijantom ili grupnim Obeležjima stavljamo na istu gomilu.Tako dobijamo lističe ili upitnike podeljene u grupe po datom obeležju. Istim postupkom možemo da* lje svaku grupu, koji smo dobili prvim sortiranjem, podeliti prema drugom obeležju kojim treba da kombinujemo prvo obeležje. Na taj način dobijamo kombinacione grupe. Te grupe možemoptf' ma potrebi dalje sortirati na istom principu, po bilo kom broju obeležja. Prebrojavanjem upitni- ka ili lističa u konačnim grupama možemo dobiti podatke o sastavu statističke mase prema obe- ležjima po kojima smo sortirali statističku gradju. Plan obrade u mnogim slučajevima traži ne samo broj jedinica u pojedinim grupama kombinacija obeležja, nego i sume nekih obeležja .Koi datog sistema možemo iz sortiranih upitnika ili lističa ove sume lako postiči bilo plisiranjem upitnika ili lističa ili polaganjem lističa jednog iznad drugog, ako su obeležja koja treba sabi* rati stavljena na rub lističa. Plisiranje je tehnički postupak savijanja upitnika tako, da sva o- beležja koja treba šahirati budu na rubu savijenog upitnika, a zatim polaganjem upitnika jednog iznad drugog, tehnički mnogo olakšavamo šahiranje svih onih obeležja č i je je šahiranje predvi' djeno u planu sredjivanja. Taj je način izmedju svih ručnih sistema, kojih ima još ali o kojintf nečemo govoriti, najsavršeniji. NJime možemo obradjivati ma kako velike statističke mase P° svim kombinacijama obeležja koje želimo. 3.234 Ručno sredjivanje gradje velikih statističkih akcija^iako može da se organih' je vrlo sistematski, traje mnogo vremena. Zbog toga je u mnogim slučajevima rentabilniji rneho; nič ki sistem obrade statističke gradje, koji se obavlja mašinskim putem, čitavim sistemom na, koje velikom brzinom vrše operacije sortiranja i tabeliranja statističke gradje. Mehanička 5lJ rada statističke gradje bazira na sistemu specijalnih kartica, u koje se podaci pojedinih jedini' ca posmatranja unose u vidu rupica na odredjenim mestima. Ovde čemo ukratko izložiti tok m e ' haničke obrade popisne gradje po njegovim fazama. Prva faza sastoji se u prenošenju šifara obeležja svake jedinice posmatranja na sp 0, cijalne obradne kartice, ovo prenošenje vrši se bušenjem kartica mašinom t.zv. bušalicom. D* 3 bismo mogli podatke iz uobičajenog upitnika greneti na karticu, koja u toku obrade zamenjuje individualni upitnik, treba, po pravilu, upotrebiti decimalni cifarski sistem šifara. Kartica, ko) a kod sistema Hollerith,koji se najviše upotrebljava u našoj zemlji, ima osamdeset kolona, nazv<>' nih kodeks, a u svakoj koloni ima deset mesta za šifre od 0 do 9. Za obeležja sa višecifrenofl šifrom više kolona pretstavlja šifru obeležja. Bušalicom, to jest, mašinom za bušenje kartica/ možemo praviti rupice na mestima koja odgovaraju šiframa date jedinice. Iz ove faze statistih gradja iz lazi u vidu izbušenih kartica, U drugoj fazi, električnim mašinama sortirkama kartice se sortiraju prema shemi o®' rade na odred jene grupe. Sortirke sadrže i brojače, pomoču kojih možemo odmah utvrditi broj kartica - jedinica posmatranja u pojedinim grupama. Brzina sortiranja kartica je vrlo velika. Sortirka sortira prema jednom kodeksu 20000 kartica na sat. U slučaju da je plan sredjivanja predvidjao samo prebrojavanje jedinica prema tim kombinacijama obeležja, time je i završena mašinska obrada. Medjutim, kada obrada prea v dja i šahiranje prema datim obeležjima u okviru dobijenih grupa, u daljoj fazi mehaničke obrc^ 8 možemo specijalnim mašinama, tabelirkom, prema datim grupacijama, da dobijemo istovremeno sume niza obeležja. Mašina rezultate mehanički samo štampa, tako da automatski dobijemo P°' punjene obradne tabele. Nečemo se upuštati u dalje razmatranje mašinske obrade, nego čem° još napomenuti da pored spomenutih mašina imamo mašine koje, radeči na istom principu buš e ' nih kartica, obavljaju i druge faze statističke obrade. Neke od njih ispisuju i tekstove, neke “ pliraju več izbušene kartice, druge služe za kontrolu bušenja, a neke obavljaju ne samo sum 31 nje podataka, nego i druge komplikovanije računske operacije kao množenje, deljenje, i velikom brzinom. U toku mašinske obrade najsporiji je posao bušenje kartica. 62 Prema torne, mašinska obrada Je rentabilna kako vremenski tako i finansiski u slu- -ojevima kompleksnije obrade materijala. U tim slučajevitha se več izbušene kartice obradjuju dalje, po najrazličitijim kombinacijama, a bušenje kartica i troškovi kartica su jednostruki.Bu- šenje kartica, iako se obavlja mašinski, od svih faza mašinske obrade najviše ima karakter ru¬ ti nog rada. Da bi se izbeglo bušenje kartica koje Je sporo i izvor mnogih grešaka, u novije vre¬ me je sistem bušenih kartica usavršen time što su kartice, koje u daljem radu mašinski obradju- Jemo, istovremeno i upitnici. Popisivač u tu karticu unosi podatke na specijalan način, črtica¬ ma pisanim olovkom. Mašina koja zamenjuje bušalicu reaguje na te crtice i automatski, bez ru- inog rada, veoma velikom brzinom obavlja posao bušenja kartica. Time je obrada mnogo dobila u brzlni, otpali su upitnici u pravom smislu, a izbegnute su i greške koje se mogu deslti prili¬ vom običnog bušenja kartica. Kod statističkih alccija za koje predvidjamo mašlnsku obradu, upitnici mogu biti ili individualni ili kolektivni, samo treba da budU izradjeni na specijalan način, tj. da Je u njima sistematski predvidjeno kako podaci treba da se aifriraju i da su šifre smeštene-tako da omogu- čuju najpodesniji način bušenja kartica. KONTROLNA PITANJA 1. Šta pretstavlja popisna gradja dobljena statistlčklm posmatranjem? 2. Iz čega se sastoji sredjivanje statističke gradje? 3. U čemu Je sadrjjinska razlika izmedju grupisanja Jedinica 1 grupisanja varljanata obeležja? 4. Prema kakvom principu sprovodimo grupisanje vrednosti obeležja? 5. Da li možemo grupna obeležja i dalje grupisati? 6. Zašto je potrebno grupacije obeležja formirati u uskoj vezi sa sadržinom predme¬ ta posmatranja? 7. Kako grupišemo obeležja prostora? 8. Koje su najuobičajenije prostorne grupe? 9. Koje su najidealnije prostorne grupe? 10. Koje su prirodne vremenske grupe? Ll. Koje su prednosti, a koji nedostaci prirodnih vremenskih grupa? 12. U kom vidu su date grupacije stvarno atributivnih obeležja? 13. Šta je decimalna klasifikacija i koji je njen princip? 14. Koje su osnovne karakteristike grupisanja numeričkih obeležja? 15. Šta su karakteristike klase? 1.6. Kako treba grupisati diskontinuirano obeležje? 17. Šta su otvorene klase? 18. Kakva treba da bude klasa u pogledu graničnih vrednosti? 19. Da li je podela na klase sa jednakom šifrom u svim slučajevima najpodesnija? 20. Kada ni je i koji je bol ji iz laz? 21. Šta je- tipološgo grupisanje? 22. Da li se tipološko grupisanje po principu izvodi po jednom ili po više obeležja? 23. Šta je prosto, a šta je kombinovano grupisanje jedinica? 24. Čemu služe prethodni spiskovi obeležja i nomenklature i klasifikacije? 25. Šta je šifra? 26. Kakve mogu obične šifre da budu? 27. Kakva treba da bude šifra kod mehaničke obrade? 28. Kako se naziva spisak šifara? 29. Koje faze rada treba da obuhvata plan-sredjivanja? 30. Koju fazu treba plan sredjivanja najviše da ra.zradi? 31. Šta je princip sheme sredjivanja? 63 32. Koje oblike sredjivanja imamo prema organizacionim oblicima? 33. Šta je centralizovano sredjivanje? 34. Koje su prednosti, a koji nedostaci centralizovanog sredjivanja? 35. Šta je decentralizovano sredjivanje? 36. Koje su prednosti, a koji su nedostaci decentralizovanog sredjivanja? 37. Šta je mešoviti način sredjivanja? 38. Kada se primenjuje mešovito sredjivanje? 39. Koji su oblici sredjivanja prema primenjenoj tehnici? 40. Šta je sistem crtica i kada se on može primenjivati? 41. Koji je najuobičajeniji način ručnog sredjivanja? 42. Koja je vrsta upitnika podesna za sredjivanje pomoču odlaganja upitnika? 43. Na kom se principu obavlja mehaničko sredjivanje gradje? 44. Koje su faze mehaničkog sredjivanja i na kojim mašinama se ono obavlja? 45. Koje su vrste magina koje, pored osnovnih, služe mehaničkom sredjivanju? 64 . 4. KONTROLA STATISTIČKOG RADA ! 4.0 Potreba, ciij i značaj kontrole statističkog rada U svim fazama statističkog rada, a naročito u fazama masoVnog karaktera, mogu se desitl greške. Naravno, greške u bilo kojoj fazi rada statističkog ispitivanja utiču, više ili ma- nje, na rezultate pa i na zaključke, koje izvodimo na osnovu tih rezultata. Takav rad bio bi be- smislen a u mnogim slučajevima i štetan. Zbog toga statistika treba da uloži sve napore da iz¬ gradi takav sistem rada, da se mogučnost grešaka svede na minimum. To se postiie, pre svega, sistematskora kontrolom rada i rezultata u svim fazama. Pošto se greške pojavljuju naročito u fazama rada masovnog karaktera, to čemo u o- voj glavi dati problematiku grešaka koje se mogu dešavati u posmatranju i sredjivanju, kao fa¬ zama sa masovnim učeščem kadrova. Kvalitet posmatranja i sredjivanja mojemo poboljšati bo- ljom organizacijom, boljim kadrovima, a Jedan od najefikasnijih metoda u cilju poboljšanja kva¬ liteta rada je sistematski organizovana kontrola. Kontrola ima dva cilja. Ona na jednoj strani u- klanja stvarne greške na koje naidje, a na drugoj strani ona indirektno, psihološki utiče na po- boljšanje rada organa koji učestvuju u radu neke faze, statističkog ispitivanja, pošto oni znaju da neko vodi računa o kvalitetu njihovog rada. 4.1 Greške 1 kontrola statističkog posmatranja 4.11 Kontrola izvodjenja posmatranja 4.111 Kontrolu statističkog posmatranja možemo podeliti organizaciono a i po cilju kontrole u dva dela: a) kontrola izvodjenja posmatranja 1 b) kontrola sakupljene statističke gradje 4.112 Kontrola Izvodjenja statističkog posmatranja sastojl se u obilaženju popis¬ nih organa od Strane kontrolnih organa. Ti kontrolni organi su po pravilu kvalitetno bolji od po¬ pisnih organa. Oni treba da kontrolišu da li se posmatranje odvija po planu i da otklanjaju male °rganizaciske poteškoče koje se ne mogu sve predvideti u generalnim uputstima i planu. Zada- tok kontrole je i da otkriva greške popisnih organa. Oni imaju ovlaščenje da organe koji se u to¬ ku rada, bilo iz kojeg razloga, pokažu kao štetni, liše dužnosti a na njihovo mesto da postave tezervu. Uostalom, oni treba da daju savete popisnim organima, a rešenja problema koji iskrsnu Pa jednom mestu da prenesu i drugima. Zadatak i cilj kontrole izvodjenja posmatranja je da kon- holiše izvodjenje plana posmatranja, da pomaže da se posmatranje odvija u odredjenom pravcu * da otklanja sve prepreke koje bi eventualno mogle kočiti odvijanje posmatranja. Kontrola po- Sf natranja je zbog svoje značajnosti sastavni deo statističkog posmatranja. Ako se posmatranje vrši samoregistracijom, u tom slučaju i sami popisni organi vrše, u izvesnoj meri, i dužnosti kontrolnih organa. Oni, naime, pri preuzimanju popunjenih upitnika °d izveštajnih jedinica moraju da izvrše kontrolu-potpunosti i ispravnosti datih odgovora. Ta kontrola, a i otklanjanje grešaka u upitnicima je najjeftinijao u nekim slučajevima i najefikas- n *W. Najjeftinija je jer se greške mogu ispraviti na licu mesta, što nije slučaj kada je statisti¬ ka gradja več sakupljena u datom centru, a efikasnost te kontrole sastoji se u torne što popisi- Va či poznaju lokalne prilike bolje nego centralni organi. 65 Kontrolu potpunost gradje obavljaju svi naredni organi koji koncentrišu statističku gradju, i to popisne komisije, opštinske komisije i srezovi. Ali iscrpna kontrola sakupljene gradje vrši se obavezno pre sredjivanja popisne gra¬ dje u centru odredjenom za sprovodjenje ove faze statističkog istraživanja. Ovde se više ne radi o kontroli izvodjenja posmatranja, nego o kontroli rezultata po' smatranja. Kontrolu vrše kvalifikovani kadrovi kojima je poznato područje ispitivanja. Gr iz pri da 4.12 Kontrola sakupljene gradje U kontrolu sakupljene gradje uključuje se: voi tro da ži bi a) kontrola potpunosti upitnika b) 'kontrola potpunosti i čitkosti odgovora na pitanja u upitnicima i c) kontrola ispravnosti odnosno tačnosti odgovora. is t 0P€ dal 4.121 Potpunost upitnika možemo kontrolisati na osnovu postoječih jedinica postna* Izv tranja ili kontrolnika koji su več popisivačima služili kao pomočno sredstvo potpunosti posma- tranja. Ukoliko su ti spiskovi i kontrolnici potpuni, ovaj način kontrolisanja je bez poteškoča- Kontrolnik obično služi kao operativna evidencija predaje i primanja upitnika i kao sredstvo nia kontrole potpunosti. joj tel; Kontrola potpunosti i čitkosti datih odgovora na pitanja u upitnicima nije teška i m°' l as žemo je obaviti pregledom svih pitanja u svim upitnicima. Pritom u slučajevima nečitko pisanih p fc odgovora smatramo kao da na ta pitanja nije uopšte odgovoreno i u tom smislu treba tražiti do- punu. 9 rej Ute 4.122 Kontrola ispravnosti - tačnosti odgovora je najteži problem. Po svom značaji greške koje mogu nastupiti, delimo u dve suštinski različite grupe. Slučajne greške dešavaju se pod različitim uslovima, koji se od jedinice do jedinic« menjaju i nemaju dublje veze sa izučavanom pojavom. Pošto se one dešavaju kako u pravcu P°' večanja tako i u pravcu smanjenja, to se te slučajne greške u masi zbog dejstva zakona velikih brojeva koinpenziraju i njihov se uticaj praktično gubi u celini. Zbog toga greške slučajne prh 0 ' de nisu tako značajne kao greške drugoga tipa, mada ih treba izbegavati. Kao rezultat opštih uslova dešavaju se sistematske greške , koje su mnogo opasnij® pošto otstupaju od prave vrednosti u istom pravcu kod svih jedinica. Primera radi uzmimo P°' smatranje dohotka po poljoprivrednim gazdinstvima. Prilikom posmatranja tog podatka svaki č® poljopriv.rednik strahovati, da če se ovi podaci koristiti u svrhu oporezivanja ili bilo koju drug 0 svrhu koja če mu škoditi. Otuda kod večine poljoprivrednih gazdinstava primečujemo* sistemat¬ sko nastojanje da prijave manji dohodak od stvarnog. Primera, u kojima možemo priraetiti siste* matsko nastojanje davanja pogrešnih podataka, u praksi ima mnogo, naročito kod ekonomskih beležja. Za razliku od slučajnih grešaka, efekat sistematskih grešaka kod sumiranja obeležj a ne gubi se, več se kumulira i značajno utiče na rezultat. Zbog toga treba još prilikom posmatr®' nja svim sredstvima nastojati da se izbegnu sistematske greške. Opšte pravilo, koje ima za ci« smanjenje sistematskih grešaka na minimum, jeste da se sakupljeni statistički podaci ne kori' ste ni u kakve druge svrhe osim u statističke i treba svim sredstvima nastojati da se taj princi poštuje, da lica koja daju podatke steknu poverenje u statistiku. it | moj otk' neg brij Stvc »Jet kod više Sovi 8 ma bet d Pa i (pop Sto' Že n Ju V] torij 66 4.123 Greške u ispravnosti - tačnosti odgovora možemo podeliti u tri grupe: su d, s mat Prav a) podata!« je sam po sebi očigledno pogrešan b) podatak je pogrešan u kombinaciji više obeležja, c) ' podatak je sam po sebi moguč ali lpak pogrešan. Gregke navedene pod a) možemo otkriti stvarnom kontrolom pojedinih pitanja. Stvarna kontrola sastoji se iz izolovanog kontrolisanja jednog po jednog pitanja. Stvarnom kontrolom možemo otkriti grešku, kao na- Primer, da je neko lice staro 115 godina, da Je kod nas neko industrisko preduzeče u privatnom sektoru, da je plata radnika 50000 dinara i tako dalje. Greške dragog tipa pod b) možemo otkriti loglčnom kontrolom , koja traii mogučnost datih odgo¬ vora iz veze medju obeležjima, koja su u sadržinskoj vezi. Tako možemo u popisu otkriti logičnom kon¬ trolom grešku da je lice, staro sedam godina, po zanimanju učitelj. Stvarna kontrola tu grešku ne može da otkrije, pošto je svaki odgovor za sebe verovatan, ali u kombinaciji nije moguč. Logična kontrola tra¬ ii detaljno poznavanje izučavanog predmeta, pošto samo u tom slučaju možemo da pronadjemo koje su kombinacije moguče a koje ne. Primer logične kontrole koji smo naveli sastoji se u uporedjenju dva'atributivna obeležJa.Ali istu grešku tipa b) imamo uprimeruda su neka numerička obeležja medjusobno vezana nekom računskom aperacljom. Tako suma vrednosti nekih obeležja, kvocijent izmedju vrednosti 1 količine daje cenu i tako dalje,l u tom slučaju kontrola koristi veze izmedju više obeležja, ali ta kontrola obavlja se uz primenu izvesne računske.operacije i zbog toga se zove računska kontrola . Stvarna, logična 1 računska kontrola mogu otkriti greške ali, sa lzuzetkom nekih primera, nji- ®a ne možemo da ispravimo greške. Kad smo ustanovili da lice ne može da bude staro 115 godina, time loS ne znamo kolika mu Je stvarna starost. Otkrivši da ne može lice staro sedam godina da bude uči¬ telj, time ne znamo još da li je pogrešna starost ili zanimanje, i čiji Je pravi podatak. Isto tako, prona- laskom grešaka pomoču računske kontrole ne znamo da li je pogrešan sumand i koji ili je pogrešna suma. pronadjenu grešku možemo popraviti ponovnim ispitivanjem na terenu, bilo kod popisivača ili kod lica koje je dalo podatke. Naravno postupak ponovnog posmatranja jedinica u cilju ispravke 9tejaka vrlo je skupi odugovlači.obradu. Mnogo je efikasnije uložiti više sredstava i napore u kontrolu u toku izvodjenja posmatranja i time smanjiti obim grešaka u gradji. Najteža je situacija sa greškama tipa c), pošto nikakvim doeada datim metodama nije ih mogu- £• pronači. Podaci mogu stvarno, logično i računski da izgledaju ispravni iako su pogrešni. Te greške može pronači jedino lice koje posmatranu jedinicu poznaje individualno. Iz toga sledi da te greške može otkloniti kontrola koja je što bliža terenu. Drugi način, kojim možemo da pronadjemo ne pojedine greške n ®go sumarnl efekat tih grešaka u celini, Jeste kontrola pomoču metoda uzoraka. Pomoču ponovnog vrlo ^lžljivog delimičnog posmatranja metodom uzoraka, odmah posle fzvršenog posmatranja,dobi jamo ocenu a Warnog stanja. Uporedjenjem rezultata dobljenih uzorkom sa rezultatima dobljenim kompletnim ispltiva- JJJem, možemo zaključiti koliki Je efekat grešaka u celini. Taj način bio je kompleksno primljen uFNRJ kod popisa stanovnlštva 31 marta 1953 godine i kod nekihpoplsa stoke. Kontrola metodom uzoraka sve V IS« 1 više postaje opšti metod kontrole. Više čemo o tim problemima govoriti u glavni koja specijalno lovori o metodu uzoraka 4.124 Pitanje koje najviše interesuje praksu jeste, koji organi 1 u kojoj fazi statističkog po- stnatranja treba da vrše kontrolu, da bi ona bila najefikasnija a i najjeftinija. Pravilo je da kontrola tre- da se vrši na svim stepenima posmatranja. Kontrolu treba da vrši več popisivač 1 opgtinski, sreski to i republiški kontrolni organ, kao i centar koji gradju obradjuje. Kontrola organa koji su bliže terenu (Popisivači, opštinski kontrolor!) ima prednost u torne što je masovna i zbog toga se može brzo obaviti, kontrolori poznaju individualne primere i mogu otkriti greške koje kontrola na višem stepenu ne mo- nikako da otkrije, iako raspolaže najmodernljim sredstvima. Na drugoj strani, nedostatak kontrole ko- lu vrše popisivači je opet u masovnosti, zbog koje je kvalitet organa koji kontrolišu naravno slab i kri- teri lumi kontrole raz ličiti. Kontrola u centrima obrade imaprednosti u torne što je obavljaju stručno kvalitetni kadrovi,ali Slt da le ko od terena, što ide na štetu kvaliteta rada i troškavtt is javljanja. Plan kontrole statističkog po- Sr natranja treba da bude izradjen tako, da se rad svih organa kontrole dopunjuje sa istim ciljem, da se is- Ptavi što veči deo grešaka u gradji. 67 4.2 Greške i kontrola statističkoa sr3diivania 4.21 Greške i kontrola u fazi šifriranja 4.211 Greške koje utiču na kvalitet statist iških podataka dešavaju se i u fazi sredjivanja statisti: ke grad je. Vrste i obim grešaka naravno zavise od načina i koraplikovanosti sredjivanja kao 1 od veličine statističke mase koju obradjujemo. Kontrola rada sredjivanja daleko je lakša od kontrole P 0- smatranja, i to zbog različitih uslova. U sredjivanju učestvuje, u odnosu na posmatranje, daleko n»r'i i broj ljudi, koji su, bar kod centralizovnog sistema obrade, sakupljeni na jednom mestu, pa moževo zbog toga njihov rad kontrolisati u svakom momentu. Teže je naravno ovu kontrolu kod decentralizov° n9 obrade sprovesti, što joj je i jedan od glavnih nedostataka. Greške u fazi šifriranja grad je mogu da budu vrlo česte a 'i teške, pošto u nekim slučaje^ 11 * 1 mogu da se pojavljuju sistematski. Šifriranje gradje zahteva prilično poznavanje predmeta posmatranJ^ Jer pogrešno tumačenje ili nepoznavanje uputstava ima za rezultat sistematsku grešku u šifriranju.N 31 to treba posvetiti pažnju tehničkoj strani šifriranja prilikom mehaničke obrade, pošto slabo sproveden 13 šifriranje ima za rezultat greške u narednim fazama obrade. 4.212 Kontrolu šifriranja možemo sprovesti bilo kompletnom kontrolom ili kontrolom na 031,0 vu uzoraka, koja otkriva nekvalitetan rad pojedinih šifranata. Prilikom sredjivanja gradje sistemom crtica mogu se vrlo često desiti greške zbog toga š t0 stavimo crticu u pogrešno polje, cime obeležja neke jedinice ne unosimo ili ga unosimo više puta. 2P velikog broja mogucih grešaka ovaj način, po pravilu, upotrebl ja varno samo za manje mase i prostije 0 rade. Mnogo manje ima grešaka kod sredjivanja sistemom odlaganja upitnika, zbog čega taj sis^ upotrebljavamo u svim primerima složenijih obrada kad je sredjivanje ručno. Kod mehaničkog sredjivanja največa mogučnost grešaka postoji kod bušenja kartica, P°š t0 ta faza zahteva daleko više ljudskog rada nego ostale. Zbog toga se bušenje kartica kontroliše na sp 0 cijalnim mašinama, verifikatorima, na kojima se več bušene kartice, postupkom koji je slišan bušenJ u kartica, ponovo obradjuju. Verifikator ima osobinu da stane us lučaj uda se kod kontrole šifre ne sl°ž ž ' Na taj način možemo otkriti pogrešno bušene kartice. 4.22 Kontrola obradnih tabela 4.221 Analizom popunjenih obradnih tabela možemo u mnogim slučajevima otkriti greške ^ je su ostale i pored kontrole izvršene u fazi posmatranja ili sredjivanja. Kod ispravnog materijala, P a me, polja koja dobijemo ukrštanjem više obeležja, a koja su nelogična, treba da budu u obradnoj tab 0 prazna. Ako nisu, možemo iz toga zaključiti da je logična kontrola promašila datu grešku, koja je s a iskrsla u obradnoj tabeli. Kod velikih akcija, u cilju tehničkog usavršavanja kontrole, izrade se šabl° ni, u kojima se otvore rupe na mestima gde logično nije moguče da tabela bude popunjena. Polaganje 111 tih šablona preko obradnih tabela možemo odmah, automatski, pronači greške. U mnogim slučajevima pojedini podaci ili čitave linije ili kolone, iz bilo kog razloga, pi san su na pogrešnim mestima. Stvarna kontrola rezultata može otkriti greške ovog tipa. Isto stvarnom ko 0t lom možemo pronači sistematske greške u šifriranju pa i u sortiranju gradje. 4,222 Obradne tabele treba da se podvrgnu i račuRskoj kontroli . Ta kontrola u mnogim sl°- jevima može da se obavi vrlo efektno, pošto u večini primera postoji kod obradnih tabela unakrsna k trola. Suma svih suma kolona (suma zbirnog rada) treba da da sumu,svih suma redova (suma zbirne k° ne). Kad to nije slučaj, u tabeli sigurno postoji računska graška. 'J narednoj fazi kontrole treba otkri 1 * 68 . u kojoj je koloni iliredu tg graško, da je možemo ispraviti. U primeru u kome je razlika izmedju zbira , kgji pobijamo sumom zbirova pojedinih kolona, i zbira koji dobijamo sumom zbirovg pojedinih redova, ne* paran broj, možemo otkriti na vrlo prost način u kome se redu ili u kojoj koloni naloži graška. Ako je zbir ispravan, uvek treba da bude paran broj neparnih zajedno sa rezultatom brojeva; to pravilo možemo iskoristiti u cilju automatske kontrole zbirova. Pravilo glasi; ako u unakrsnoj kontroli dobljena Tazlika, odnosno greška, pretstavlja neparan broj, možemo otkriti ukojoi se koloni ili redu ona nalazi na taj na¬ čin Sto, sve dok ne dodjemo do greške, u svakoj koloni i redu pojedinačno kod svih neparnih sabiraka, uključujuči i rezultat, govorimo po redu:da,ne,da,ne,da,ne,sve dok ne iscrpemo čltavu kolonu ili red. Kod kojih kolona ili redova završimo sa "ne" u njima nema greške. Medjutim, ona koja se završava sa "da",, u toj koloni ili redu postoji greška. Tim prostim načinom možemo otkriti grešku u otprilike 50 % grešaka u ukrštanjima. Uzmimo kao primer manju kombinovanu tabelu sa podacima. Tabela 4.1. Kombinovana tabela sa greškom u sumiranju 953 Sumiranjem u jednom 1 drugom pravcu dobili smo različite rezultate u zbirnom polju. Postoji, dakle, greška. Pošto je razlikall neparan broj, možemo pri- -veniti naše pravilo, Počnimo sa prvim redom: 15 da, 15 ne, 27 da, 34, 46, 87 ne, 224. Vidimo da u tom redu nema greške pošto smoga završili sa "ne". U drugom redu dobijamo: 23 da, 9 ne, 34, 51 da, 37 ne, 98, 250. Prema torne, i avaj se red završava sa "ne". U trečem redu imamo: 37 da, 56, 87 ne, 35 da, 12, 35 ne, 257 da. Pošto smo red svršili sa "da','možemo očekivatida je greška u tom redu, I stvarno, ponovnim sumiranjem ovog reda dobijamo da zbir nije 275 nego 262. Zbir je, dakle, za onih 11 razlike bio manji. Znači da treba ispraviti 275 na 262, tako da prava vrednost zbira bude 953. U primerima u kojima je razlika u rezultatima paran broj, ova proba, naravno, nije primenlji- va. U ovim slučajevima može kao skračeno sredstvo poslužiti sumiranje samo poslednjih cifara višeci- frenih brojeva u redovima i kolonama. 4.223 Prilikom surniranja na računskim mašinama često se desi da zamenlmo cifre ko je uno- simo u mašinu, tako da naprimer unesemo u mašinu 257 umesto 275 i slično. Kad kod kontrole šahiranja ftaidjemo na grešku koja je deljiva sa devet, sa velikom verovatnočom možemo predvideti da se greška desila zbog zamene cifara pri šahiranju ili čak pri prepisivanju. U analizi greške možemo da idemo i da¬ lje i da na osnovu razlike izmedju rezultata zaključimo na kojim mestima su bile zamenjane cifre i koli¬ ko je diferencija izmedju zamenjenih brojeva. Tako, ako dobijena razlika u rezultatima iznosi, naprimer, 270, možemo iz toga zaključiti da se greška desila u zameni cifara drugog i trečeg reda, a pored toga da s e greška desila zbog zamene dve ju cifara izmedju kojih je diferencija 3. Zamenjene cifre mogu, dakle, da budu u sastavu 03, 14, 25, 36, 47, 58, 69. I to pravilo može često vrlo dobto da posluži u otkrivanju i analiziranju računskih grešaka, koje se dešavaju u obradnim pa i u konačnim statističkim tabelama. Sličnih pravila otkrivanja grešaka ima više, ali mi ih nečemo dalje nabrajati, pošto ona spa¬ nju ili u matematiku ili u statističku tehniku. Qvde smo dali dva najkarakterističnija načina radi ilus¬ tracije. 69 KONTROLNA PITANJA 1. Kakav je zadatak kontrole posmatranja? 2. Kako delimo kontrolu posmatranja u organizacionom pogledu? 3. U čemu se sastoji kontrola izvodjenja statističkog posmatranja? 4. Kada i popisivači nastupaju kao kontrolori? 5. Po kojim Vidovima treba da se kontroliše sakupljena gradja? 6. Koji je od tih vidova najteži vid kontrole? 7. U čemu se sastoji kontrola potpunosti-obuhvata mase posmatranja? 8. U čemu se sastoji kontrola potpunosti odgovora? 9. Na. kakav se način dešavaju slučajne greške? 10. Šta su sistematske greške i kakav je njihov uticaj na rezultate posmatranja? 11. U koje grupe možemo podeliti greške u pogledu ispravnosti'odgovora?. 12. Koje greške možemo otkriti stvamom kontrolom? 13. Koje greške otkrivamo logičnom kontrolom? 1.4. Na koji način možemo otkriti greške u odgovoriroa koji na prvi pogled izgledaju mogužtf 15. Šta je računska kontrola i kako je obavljamo? 16. Koji organi treba da obavljaju stvarnu, lggičnu i računsku kontrolu? 17. Od čega zavisi obim grešaka pri sredjivanju gradje? 18. U kojim se fazama rada na sredjivanju nojčešč® javljaju greške? 19. Da li je u sistemu sredjivanja pomoču crtica velika ili mala inogučnost grešaka? , 20. Kod kojeg ručnog sistema sredjivanja možemo očekivati da če se desiti najmanje grei*^ 21. LI kojim fazama rada, prilikom mehaničkog sistema sredjivanja, postoji največa mogučn« 9 grešaka? 22. Na koji način možemo, u izradjenim obradnim tabelama, pronači logične greške koje sU ostale i pored logične kontrole upitnika? 23. Kojim načinom otkrivamo ostale stvarne greške priiikom tahellranja? 24. Na koji način vršimo računsku kontrolu u kombinovanim tabelama kada je greška nepaf fln broj? 25. Na koji način vršimo kontrolu kada,je ngzlika paran broj? 26. Na koji način se otkrivaju greške u zamenjivanju brojeva pri računanju na mašinama ill pri kucanju tabela? 5.. PRIKAZOVANJE STATISTIČKIH PODATAKA 5.0 UpPšte o prikazlvanju statistlčkih podataka Sredjlvanjem statisti’ke gradje dolazimo do statistlčkih podataka, datih apsolutnim brojevlma. Pogto za statističko topitivanje svaki podatak za 3ebe, iako je interesantan, ne znači mnogo, to obično istovremeno prikazujemo više statističkih podataka koji su u medjusobnoj vezi. Bud udi da je pritom os¬ novni zadatak da se postigne što veča upcredivoet i preglednost datih podataka, treba ih i prikazati u takvom obliku, da ovi zahtevi budu u rmksinnlnoj meri ispunjeni. Statističke podatke prikazujemo na dva načina: bilo u tabelama u vidu statistlčkih serija, ili u grafikonlma u.vidu crteža. Svaki od tih oblika ima svoje prednosti a i svoje mane. Podaci dati u serija¬ ma pretstavljaju tac no brojke, a sa njima nlje moguče istovremeno dobiti kompleksnu s liku vellkog broja podataka. Msdjutim, u grafikonlma Je data mogufinost istovremenog kompleksnog uvida u pojavu, ali nema mogučnosti da iz njih dobijemo tačne podatke. Zato oblino Jedan način dopunjujemo drugim, te Šesto pri¬ kazujemo iste podatke istovremeno na oba načina. 5.1 Statističke tabeie 5.11 Pojam Forma prikazivanja statistlčkih serija ill statistlčkih podataka je statlstička tabela.'Statisti¬ čke podatke možemo prikdzivatl sistematski i pregledno Jedino pomoču dobro sastavljenlh tabela. One treba da daju makslmalnu mogučnost uporedjlvanja prikazanih podataka. Zbog vellkog broja podataka, kojim Izučavamo datu pojavu, Jedino sistematski 1 dobro prikazani podaci mogu u punoj meri biti isko- rlščeni. Pošto su stattstlčkl podaci imenovani brojevi, treba za svaki podatak koji dajemo tačno zna¬ ti šta znači, Pritom treba imati na umil da svaki podatak neito pretstavlja (broj Stanovnika, broj zgrada, povrlinu oranica, proizvodnju lndustriskih preduzeča), a na drugoj strani da svaki podatak vaji za neku odredjenu statističku maBU, obično za delimlčnu masu (muški, Jenski; prizemne, Jednoepratne, dvospmt* ne, vije sprotne zgrade). Za prikazivanje statistlčkih podataka statistika se služi opštlm principom da »u Bvl podaci sa iBtim značenjem, odnosno Jednako odredjenl podaci, dati u statističkoj tabeli u istom stupcu-koloni ili u istom redu. 5.12 Tehničkl oblik tabele Utehnlčkomsmislu statističku tabelu dobljamo ukrštavanjem horizontalnih 1 vertikalnih lini¬ ja, koje dele površinu u niz stubaca, redova 1 polja odnosno kolona, alineja 'i rubriki. Svaka tabela sa- stoji se od tekstualnog i brojčanog dela. U tekstualnom delu,koji se deli na pretkolonu i zaglavlje, upl- sano Je šta znači ili na šta se odnosi podatak date kolone i datog reda. Shematski prikaz formiranja ta¬ bele daje/no u tabeli 5.1: Tabela 5.1 Shematski prikaz tabele Zaglavlje tabele _ r e d tabele g ~ ’ polje — o a tabe le 5.13 Vrste statističkih tabela 5.131 Tabele prema sadržini delimo na: a) proste b) složene i c) kombinovane a prema nameni na: a) obradne i b) koncgne ili analitičke 5.132 Proste tabele služe za prikazivanje date pojave raščlanjene prema jednom jedinom ol* ležju. Tako možemo kao proštu tabelu da smatramo prikaz broja autobusa u FNRJ u godini 1954 po nar^' nim republikama. Tabela 5-2. 3roj autobusa u FNRJ krajem 1954 po narodnim republikama (SGJ-55, str. 198) Froste tabele su, prema datoj definiciji, i sve one tabele u kojima su prikazane statisti;ke serije u M 5 tavku ove glave. 5.133 Više prostih tabela koje prikazuju različite podatke a pritom su raščlanjen® prema istom obeležju (u našem primeru prema narodnim republikama) i u medjusobnoj su sadr- žinskoj vezi, možemo sastaviti u jednu složenu tabelu. Ona ima u Dretkoloni zajedničko obel 6 ' žje i onoliko kolona, koliko je različitih podataka prikazano u tabeli. Kao primer dajemo slož e ' nu tabelu javnog auto-saobracaja u FNRJ u godini 1954, ptema narodnim republikama (tabela 5-3). 5.134 Statistika žesto sredjuje datu statističku masu u kombinaciji više obeležja. Kombin 3, vanjem više obeležja, naime, dobijamo uvid u zavisnost masovnih pojava. Rezultate kombinovanog st 0 ' djivanja dajemo u kombinovanim tabelama . Kad se Tadi o kombinovanoj tabeli sa dva obeležja, obišn® zaglavlju stoje grupe jednog, a u pretkoioni grupe drugog obeležja. Podaci u kombinovanoj tabeli su i s torodni, za razliku od složene tabele, u kojoj su prikazani po pravilu raznorodni podaci. Kombinova^ tabela po svojoj formi unekoliko se razlikuje od.drugih, pošto se u njoj, pored običnih redova i kolon 3 ' pojavljuje i zbirni red i zbirna kolona. Zbirni red i zbirna kolona mogu, prema konvenciji, biti prvi re i i prva kolona a mogu biti i poslednji red odnosno poslednja kolona. U tabeli 5-4* dajemo primer kombi' novane tabele, u kojoj prikazujemo stanovnlštvo FNRJ, prema rezultatima popisa 31 marta 1953, rašo* njeno po polu i pismenosti. 72 Tabela 5-3. Javni auto-saobračaj u-FNRJ u 1954 po narodnim republikama (SGJ-55, str. 193) Po Irtom principu moiemo prikazati i podatke dobijene kombinovanjem prema više obeležja. Pogodnim ukrštavanjem, koje treba da bude sprovedeno korektno kako sa sadržinskog tako i sa tehnič- kog stanovišta, Jmožemo dati kombinacije u vrlo podesnom obliku, kojim omogučavamo dobro uporedjenje zavisnosti više obeležja. Tabela 5-4. 3roj Stanovnika u FNRJ prema popisu 31 marta 1953 godine po polu i pismenosti (SGJ-55, str. 54) u hiljadama Kao primer tabele u kojoj su ukrštena tri obeležja dajemo u tabeli 5-5. broj stanovništva, taščlanjen-po republikama, pismenosti i polu. Tabele 5-5. Broj Stanovnika u FNRJ prema popisu stanovništva 31 marta 1953 po republikama, pismenosti i polu (SGJ-55, str. 54) 73 Kao što čemo videti knsnije pri izučavanju zavisnosti masovnih pojava, kombinovane tabele vrlo su po* desno sredstvo za izučavanje zavisnosti, naroiito pri izučavanju zavisnosti medju numeričkim obeležji* ma. 5,135 Obradne ill elaboracione tabele konstruisane su za potrebe obrade 1 oredjivanja «W* tlilce gradje. Prema torne, kriterijum sastavljanja obradnih tabela Je, pre svega, priraenljivost sa stali 0 ' višta obrade. Pri torne nije bitno Sto ne možemo iz obradnih tabela praviti anallzu izuSavane pojave. I* obradnih tabela, koje su oblSno vrlo obimne, tek sastavljamo tabele koje služe za anallzu pojave. Obf^' ne tabele prilagodjavaju se sistemu obrade. Obradne tabele mehanlčkog sredjivanja mnogo se razlikuje od obradnih tabela ruSnog sredjivanja. Kod prvih je obično unapred štampano samo zaglavlje, a pretkolo* na se štampa na tabelirci automatski zajedno sa rezultatima, bilo u šiframa ili interpretiranim slovimo 5.136 Analltlžke tabele se razlikuju od obradnih kako po cilju tako i po obliku. One po pra¬ vilu ne smeju da budu suvige obimne, Jer to smeta pri uporedjivanju podataka. Podaci treba da budu dati tako, da su bliže povezani oni čije je uporedjivanje važnije. Adekvatnim sistemom črta, koje odredjuju medjusobno kolone i redove,označavaju se grupe obeležja i grupe podataka. Sve sadržihske kao i teh¬ niške mogučnosti idu za tim da analitička tabela Sto podesnije prikaže izt£avanu pojavu. 5.14 Pravila sastavljanja i popunjavanja tabela 5.141 U cilju boljeg snalaženja u tabelama uopšte 1 da bi tabela mogla pružiti sve što se °° nje oče kuje, treba, prilikom sastavljanja i popunjavanja tabela, da se pridržavamo nekih opštih pravliž J konvencija . Iako je kod tabele najvažniji sadržaj, ne smemo zanemarivati ni njenu tehnifiku stranu, P°“ što eamo tehnički dobro i ispravno postavljena tabela omogučava jasno izlaganje sadržine. Da bi analitička tabela mogla služiti svojoj nameni, treba da je: a) razumljiva b) pregledna i c) jedinstvena. bele. 5.142 Razumljivost tabele postižemo pridržavajuči se sledečih tačaka: a) Svaka tabela treba da ima naziv, koji u kratkom i jasnom obliku govori šta je sadržina ta* b) Tabela treba da dadrži i izvor podataka ako nije u sklopu čitavog sistema tabela sa istim izvorom. c) jDznačavanje pretkolone i zaglavlja treba da bude kratko, jasno i nedvosmisleno. 74 d) Podaci, kojima su potrebna objašnjenja, prikazuju se na taj način, §to se kod njih stavijo, mala cifra (1) a ispod naziva tabele ili ispod same tabele pod lstom cifrom daje se kratko objašnjenje (primedba ili t.zv. "fusnota"). e) Ako tabela sadrži podatke koji imaju svi istu jedinicu mere, oznaku za jedinicu mere stav- ljamo prema konvenciji iznad tabele na desnoj strani. f) Kada tabela sadrži podatke sa razllčitim jedinicama mere, treba u zaglavlju ili pretkoloni predvideti posebnu kolonu ili red za jedinice mere. 5.143 Preglednost tabele postižemo na sledeči način: a) Treba izbegavati suviše obimne tabele. b) Obimne tabele treba podeliti na više manjih tabela, od kojih svaka obuhvata po jedan sa- driinskl detalj osnovne tabele. c) Raspored kolona i redova treba da bude logičan Lti sadržinskoj vezi sa pojavom i obelež¬ jem koje prikazujemo. d) Numerička obeležja treba da rastu u pretkoloni odozgo nadole a u zaglavlju sa leve na de- snu stranu. e) Oebljom crtom treba odvojiti pretkolonu i zaglavlje od dela tabele u kome se prikazuju podaci. f) Podesnom upotrebom črta različitlh debljina i tipa, treba zbirne kolone i zbirne redove od¬ vojiti od ostalih podataka. g) Sadržinske grupe ili grupe raznorodnih podataka treba medjusobno odvojiti podesnim siste¬ mom črta. h) Pošto mnogo črta unosi nepreglednost u tabele, kod štampanih tabela treba po mogučnosti izbegavati sve suvišne črte kako u redovima tako i u kolonama.Kao suvišne smatramo sve one črte ko¬ je nemaju naračitog značaja. Prema torne, treba da ostanu črte date samo pod e, f i g. i) .U slučaju da tabela sadrži obeležje sa velikim brojem varijanata koje nisu grupisane, treba iza svake treče ili pete varijante u pretkoloni staviti crtu ili ostaviti širi prored. J) Kod večih tabela kolone i redovi treba da budu numerisani rednim brojem. Kada ja tabela vrlo široka, treba, pored numerisanja redova u pretkoloni, dati redne brojeve redova i na krajnjoj desnoj strani tabele. Numerisanje kolona i redova dolazi naročito u obzir kod obradnih tabela, pošto se više pu- ta, bilo u uputstvima ili u samoj tabeli/pozivamo na odgovarajuče kolone i redove. k) Višecifrene brojeve pišemo u grupama od po tri cifre, sa razmakom počevši od decimalne zapete (23 456 a ne 23465). 5.144 Jedinstvenost tabela postižemo konvencionalnim oznakama, pomoči^ kojih možemo u skračenom obliku dati karakteristike koje se ponavljaju u svim tabelama. Pritom važe sledeča pravila: a) Nijedno polje u tabeli ne sme da ostane nepopunjeno. b) Konvencionalne oznake, kojim popunjavamo tabelu i čije značenje poznajemo bez indivi- dualnog navod-jenja, jesu sledeče: 75 - -s nema pojqve .niiM raspolaže se podatkom 0 »podatak je manji od 0,5date jedinlce mere 0,0 *=podatak je manji od 0,05 date jedinlce mere (375)=nepotpuni podatak 375 x =ispravljenl podatak 0 sprosek Te oznake upotrebljava zvanična statistika FNRJ u svojim publikacijama. c) Ako u datom redu tli publikaciji ima više tabela,treba ih numerisati rednim brojevima zb z ' rajava veličine koje se grafički prikazuju. Ne manje poznati jesu i površinski dijagrami (hlst 0 * grami), kod kojih se geometriskim površinama (kvadratom, pravougaonikom, krugom 1 sl.) iška' zuju statistički podaci; od ovih se naročito često upotrebljavaju pravougaonicl i krugovi, a i takozvani stubovi, koji nisu ništa drugo do neka vrsta pravougaonika. Konačno imamo,i dija- grame koji u obliku geometriskih tela (stereogrami) prostorno izrajavaju veličine statističkih podataka. Iako su kod ovog dijagrama mogučnosti prikazivanja velike, jer se podaci mogu iz rCI " žiti u tri dimenzije, njegova je upotreba vrlo skučena zbog toga što je komplikovan i što se ško razume, pa o njemu neče biti posebno reči. 5.371 Tačke U koordinatnom sistemu tačkom možemo prikazati lstovremeno dva podatka. Vred' nost jednog i drugog podatka možemo dobiti projekcijom iz tačke na jednu i drugu osu. To vid mo na slici 5-11. Slika 5-11. Uvoz i izvoz u FNRJ u periodu 1946-1954 92 Ako imamo za svaku statističku jedinicu date populacije (mase) po dva podatka (na- Ptimer - površinu pod pšenicom i prinos pšenice za pojedina gazdinstva, možemo za svako gaz- dinstvo uneti u koordinatni sistem tačku, koja istovreineno prikazuje kako površinu (projekcija na skalu za površine) tako i prinos (projekcija na skalu za prinose). Iz razmeštaja tih tačaka možemo, kako demo kasnije videti, študirati zavisnost izmedju dve pojave. 0 ovim grafikonima, koje zbog svog oblika nazivamo dijagramima rasturanja a zbog suštine graiikonima korelacije, govoričemo više u glavi o korelaciji. Ali tačkama možemo prikazivati i vremenske i stvarno numeričke serije. Kod moment- nih vremenskih i diskontinuiranih numeričkih serija možemo odrediti tačno mesto tačke, koja od¬ govora pojedinim članovima. Kod intervalnih serija, pak, prema poznatom pravilu, da intervalu odgovara sredina intervala kao grupna vrednost tačke, črtamo nad sredinom intervala. 5.372 Linije U slučaju da tačkama prikazujemo statistlčke serije, a naročito kad u jednom grafi¬ konu prikazujemo više serija, taj grafikon bi bio vrlo nepregledan, pošto bi iz tačaka teško po¬ godili oblik prikazane serije. Medjutim, mnogo dobijamo u preglednosti ako tačke medjusobno po redu 'članova' povežemo linijama. Na taj način dobijamo liniski grafikon, koji se od svih gra¬ fikona najviše primenjuje. Tolika popularnost grafikona proističe iz razloga što su lako razum¬ ljivi i što pomoču njih možemo prikazivati odjednom i više serija, bez bojazni da če to škoditi Preglednosti grafikona. Ova njihova osobina povečava mogučnosti analize. Kao tipičan primer liniskih grafikona imamo prikaz distribucije frekvencija pomoču poligons (vidi sliku 5-1 e), ili prikaz kumulativne serije, dat u slici 5-4. Ali liniski grafikoni najviše se upotrebljavaju za pri- kazivanje vremenskih serija. Različite oblike liniskih grafikona vremenskih serija dačemo zase - bno kod vremenskih serija. Linije koje povezuju pojedine tačke, koje pretstavljaju date podatke statističkih'. serija, kod diskontinuiranih serija neinaju naročitog smisla osim što na taj način slika pojave postaje preglednija. Kod kontinuiranih momentnih i intervalnih serija linije koje povezuju ta¬ čke daju interpolisane vrednosti i za druge momente i intervale a ne samo za one za koje posto- je podaci. U slici 5-12 prikazano je šta znači pojedina tačka liniskog grafikona za neke vrste statističkih serija. A. Momentne serije a) dis kontinuiran B. Intervalne serije b) kontinuirane Slika 5-12. Značaj linija liniskih dijagrama. 93 5.373 Pravougaonik Kod nekih podataka pravougaonik kao histogram je podesan za prikazivanje zbog vez« ; P s Š.D P= površina, Š = širina, D = dužina pravougaonika. Na taj način jednim pravougaonikom možen 10 prikazati tri raznovrsna podatka ako su oni u takvoj vezi da proizvod dva podatka daje trečl-N 3 srecu, takvlh primera u statistici ima mnogo. Tako je gustina stanovništva puta površina jedna- ka broju Stanovnika. Isto je i sa svim pokazateljima po glavi stanovništva. Proizvodnja bilo kog produkta na glavu Stanovnika puta broj stanovništva daje ukupnu proizvodnju itd. Takvih primera možemo naši puno med ju relativnim brojevlma. Kao primer dajemo proizvodnju ele ktroe- nergije po Stanovniku za neke zemlje.: Dužina pravougaonika daje nam proizvodnju elektroenertije po Stanovniku, širina pravougaonika daje broj Stanovnika, a površina ukupnu proizvodnju elektr°’ energije u zemlji. Iz grafikona vidimo da se najbolje mogu uporediti podaci o ukupnoj proizvod¬ nji i o proizvodnju po jednom Stanovniku, pošto svi stubovi počinju od istog nivoa. Podatak o brojti Stanovnika več se teže može uporedjivatl jer je on iskazan samo širinom pravougaonika. Slika 5-13. Proizvodnja elektroenergije po Stanovniku za neke zemlje 5.374 Stubovi Kao stub u grafičkom prikazivanju smatramo pravougaonik u kome iskoriščavamo ko 1 promenljivi elemenat samo dužinu stuba, a širina stubova ostaje nepromenljiva. Dužina stuba črta se u razmeri veličine podataka koji se prikazuje odnosno srazmemo-frekvenciji. Kao Št° je rečeno, i ovo grafičko prikazivanje je histogram (vidi sliku 5-1 c). Stubovi su idealno sred' stvo grafičkog prikazivanja, pošto njima možemo prikazati sve vrste statističkih serija, što važi za neke druge elemente. Njih možemo primenjivati, pored prikazivanja numeričkih serija/ i za prikazivanje geografskih i atributivnih serija. [J tim slučajevima, ako nema drugog princi' pa, stubove razvrstavamo po veličini. Kao primer dajemo postotak. nepismenih u FNRJ premo narodnosti. U tom grafikonu možemo primeniti da imamo duplu skalu, tako da možemo za svaku narodnost iz istog stuba utvrditi postotak nepismenih i indeks prema FNRJ. U grafikonu su u ' črtani podaci iz tabele 5-5. 94 O 10% 20% Jo% ‘v’/. ' So% e ‘Z l - T -4- r f- r +T-l— H i I r + " T~4 - r-+ r4"T- | - i - l 50 100 ISO S lovenci Hrvati Črnogorci FNRJ Srbi Makedonci Muslimgni- neopredeljeni Slika 5-14. Nepismenost u FNRJ prema narodnosti U nekim slučajevima nije potrebno svaki stubac črtati u celini, nego je slika jasni- )a ako dajemo samo konture stubacg . Takav primer imamo u slici 5-lc, gde je u histogram ucrta- t ' q samo kontura stubaca. Ponekad je potrebno da u izveštaj, koji kucamo na mašini, unesemo i grafikon. To ■'"ožemo brzo učiniti ako formiramo stubove otkucavanjem slova X, s tim da pojedino X znači °^edjenu veličinu podatka. Ako na taj način želimo dati ispunjenje plana za neke artikle u po¬ jočima, može mo, naprimer, uzeti da jedno X znači 10%. Stub od 9 X-ova bi, prema torne, zna- 90% ispunjenja plana proizvodnje tog artikla. Artikal Postotak ispunjenja plana 12345678901234567 A XXXXXXXXXXX 13 XXXXXXXX C XXXXXXXXXXXXXXXX D XXXX E XXXXXXXXXXXXXX Slika 5-15. Ispunjenje plana proizvodnje pet artikala treba prikazati ne jednu nego viče statlstlčkih serija na jednom grafikonu primenom stubo- Vci i može doči do tehničkih komplikacija te grafikon, ako nije podesno konstruisan, gubi svoju Preglednost. Stubovi su vrlo podesni za prikazivanje struktura. Specifične načine prikazivanja st ruktura obradičemo u glavi o relativnim brojevima, te na ovom mestu zbog toge neče biti reči. 95 5.375 Krugovi Zbog svojih geometriskih osobina krug je vrlo podesan za prikazivanje struktura. Zato je problematika krugova kao elemenata grafičkog prikazivanja obradjena kod grafičkog P r *' kazivanja struktura. 5.38 Kartogrami 5.381 Terltorljalnl razmeštaj pojave najlepše možemo prikazati kartogramom. K a0 kartogram smatramo grafikon čija je osnova geografska karta, u koju statistiSki podaci mogli biti grafički unošeni na tri različita načina: a) običnim dijagramom b) šrafurama c) tačkama. 5.382 Kartogram u koji unosimo obične dijagrame nema neke naročite problematik Dijagrami koje unosimo u kartu ne srne ju da budu suviše komplikovani, pošto u tim slučajev^ 0 ne dolaze do punog izražaja mogučnosti regionalnog analiziranja pojave. Zbog svog oblika, z fl prikazivanje struktura, najpodesniji su krugovi. fiesto upotrebljavamo i stubove, a redje linisk* grafikone. Kao primer dajemo strukturu aktivnog stanovništva prema glavnim grupama vrsta de- latnosti i po republikama. rudarstvo-industrija C> poljoprivreda ostale delatnosti oliica 5-16. Struktura aktivnog stanovništva prema glavnim grupama vrsta delatnosti 96 5-393 Kartogramima sa šrafurama po pravilu prikazujemo samo intenzivne podatke (relativne brojeve, srednje vrednosti i tako dalje). Primena kartograma sa šrafurama za inten¬ zivne podatke dovodila bi do toga da bi šrafura bila zavisna od veličine teritorije za koju bi važila. To ni u kom slučaju nije ispravno, pošto bismo za istu pojavu, prikazanu na različitim administrativnim podelama, dobili potpuno raz ličite slike. Prilikom praktične izrade kartograma u šrafurama najbolje je pre odredjivanja razre¬ da, za koji važi data šrafura, izroditi distribuciju vrednosti, koja se pojavljuje. Tek posle is- pitivanja varijacije podataka odrddjujemo klase vrednosti za koje važi data šrafura. U protiv- nom slučaju može se desiti da su neke šrafure previše, a neke premalo zastupljene. Broj grupa vrednosti, i prema torne i broj šrafura, ne treba da bude suviše veliki, pošto je u tom slučaju teško postiči rang Jrafura od svetlijih ka tamnim. S druge Strane, u suviše velikom broju šrafu¬ ra gubi se uvid'u zakonitost teritorijalnog nastupanja prikazane pojave. Kao primer metoda šra¬ firanja neka posluži postotak zaposlenih u industriji i rudarstvu od ukupnog aktivnog stanov- ništva po republikama. Slika 5.17. Postotak zaposlenih .u rudarstvu i industriji po republikama u FNRJ (po popisu 31 marta 1953) 5.334 Sliku regionalnog razmeštaja date pojave možemo postiči i unošenjem apso- lutnih podataka u geografsku kartu. U tom slučaju, prema veličini podataka i formi kartograma, odlučujemo koliki čemo podatak prikazati jednom tačkom. Broj tačaka na odredjenoj teritoriji u srazmeri je sa veličinom podataka odnosno sa frekvencijom. Tačke koje pretstavljaju pojavu treba i unutar date teritorije razmestiti prema razmeštaju pojave. Ovakvi kartogrami daju najbo- lji uvid u regionalni razmeštaj pojave i iz njega vrlo lako možemo uočiti. i mesto koncentracije pojave. Kao primer uzimamo prikaz proizvodnje šečerne repe u FNRJ u 1953 godini. 5.39 Slike i figure Samo u svrhe popularizacije, kao sredstvo grafičkog prikazivanja statističkih poda¬ taka, upotrebljavamo idealizirane slike i figure, koje su istovremeno nosioci veličine kao i su- štine podataka. Pritom ima više principa, a glavni je zadatak grafikona u tom slučaju da približi Prikazanu pojavu običnom čoveku, koji nema mnogo pojma o statističkoj teoriji, Nekad Je slika ili skica dopuna grafikona u običnom smislu. Dugo vremena se prak- tikovalo da su prikazivane izvesne figure u proporciji sa veličinom podataka. Ali ovaj način je 97 Slika 5-13. Proizvodnja šečerne repe u FNRJ u 1953 godini (SGJ-55, str. 117). odbačen kao neprimenljiv, pošto nas dovodi u nezgodnu situaciju, jer ne znamo da li kao eleme- nat uporedjivanja služi višina, površina ili volumen figure. Sa statističkog gledišta, od metoda pomoču slika i figura najispravniji je onaj koji podatak prikazuje sa odredjenim brojem jednakih figura. Broj figura, a ne veličina figura, odredjuje veličinu podataka. V slici 5-19' dajemo za .ne¬ ke vrste stoke u NR Sloveniji postotke stoke u gazdinstvima do 4,7 ha i gazdinstvima iznad 4,7 ha ukupne površine. Ova površina je uzeta kao granica, pošto je 50% svih gazdinstava ispod 4,7 ha površine, a iznad te površine isto tako 50%. Svaka figura u grafikonu pretstavlja 10% od- redjene vrste stoke od ukupnog broja. Slika vrlo lepo pokazuje razmeštaj stoke prema veličini gazdinstava pa vidimo, naprimer, da polovina svih gazdinstava ima samo 15% konja, da se 75% koza nalaze kod malih gazdinstava i tako dalje. Gazdinstva Konji Ovce Goveda Svinje Živina Koze Do 4,7 ha fBiB fBfHfB jB £B £B ffl jS ČE 1 iB. cb iel ra m js £B £B iBiS £B lS iB iB Iznad 4,7 ha i£i iS fH jh ia ta ^ ted ruštveni K^užni Pr iv at ni c) Struktura po kategorijama površine Kategorija površine 105 U tabeli 6-5b dat« su s a strukturoin za FNRJ ukupno četiri serije struktura, a u tabeli 6-5c da* to Je, »a serijom za FNRJ, ukupno sedam serija. Uporedjenjem tih serija možemo otkriti i ana¬ lizirati razlike u strukturama poljoprivredne površine. Na prvi pogled se vidi da se struktura jako menja prema privrednom sektoru, kao i prema kategorijama površine. Nije slučaj nego pravilo da se procenti za ukupno, u bilo kojoj od serija koje su da- te u tabelama 6 - 5 » nalaze medju najmanjim i največim procentom u toj seriji, pošto je taj proč«- nat ustvari prosek procenta u seriji. Naprimer, procenat 17,7% u tabeli 6-5c leži izmedju 2,3 i 60,0%. Ova nam činjenica često može korisno posluiiti kao kontrola izračunavanja serija struk¬ tura. Suma procenta strukture, koji se, izuzev za mase koje s u vrlo raščlanjene, računaju na jednu decimalu, treba da iznosi u svakom slučaju 100,0. Ako to nije slučaj, treba to postici podesnim zaokrugljavanjera procenta strukture. 6.13 Grafičko prikazivanje strukture 6.131 Serije struktura su veoma podesne za grafičko prikazivanje, pa ih možemo prikazivati na razne načine. U nastavku čemo dati samo neke od najkarakterističnijih oblika, iz kojih možemo uočiti principe grafičkog prikazivanja struktura a i primenljivost strukturnih pokazatelja. Jednostavnu seriju strukture obično prikazujemo kao a) seriju stubova b) stub, raščlanjen na delove u proporciji sa procentima, c) krug, podeljen na segmente, u proporciji sa procentima. U grafikonu 6-1 prikazana je na sva tri načina struktura obradive površine u FNRJ prema kategoriji. Kod prvog načina pojedine članove serije strukture raspodelili smo po veli¬ čini, što radimo gotovo uvek kada iz same pojave nije dat raspored članova. Taj način upotreb' ljavamo i za prikazivanje relativnih struktura. Drugi način daje manje tačnu veličinu procenta, ali daje vrlo lep uvid u raščlanjivanje mase. Kod ovog grafikona procenti su unošeni kumula¬ tivno. m* b) Slika 6-1. Struktura obradive površine u FNRJ 106 Kod trečeg načina pun krug sa 350° znači 100,0%. Segmenti u proporciji sa veliči- nom.procenta pretstavljaju pojedine delove mase. Iz procenta možemo izračunati veličinu segmenta u stepenima pomoču iormule: L° = 3,6 S% gde L° znači veličinu segmenta, meren u stepenima, a S % procenat strukture. Prema našem primeru to preračunavanje procenta strukture u segmente, merene u stepenima, izgledalo bi kao u tabeli 6-6. Tabela 6-6. Poljoprivredna Oranice Vočnjaci Vinogradi Livade Pašnjaci Bare, trstici površina i bašte _i ribnjacl 100,0% 50,9% 2,6% 1,8% 13,2% 31,0% 0,5% 360,0° 183,2° 9,4° 6,3° 47,6° 111,7° 1,3° Obično počinjemo segmente črtati okomito, kako to pokazuje slika 6-lc, i to u smeru kazaljke na satu. 6.132 Kad grafički prikazujemo više serija strukture, koje želimo medjusobno uporedjivati, nc >Jčešče upotrebljavamo raščlanjene stubove, koji daju največu mogučnost uporedjivanja. Kao primer dajemo strukturu vrednosti uvoza u biv. Jugoslaviji i FNRJ (slika 6-2). Razni gotovi proizvodi Mašine 1 transportni uredjaji Proizvodi klasificirani pretežno po materijalu Hemiski proizvodi Mineralna goriva, maziva, ulja i masti Sirove materije izuzev goriva Prehranbeni proizvodi Slika 6-2. Struktura vrednosti uvoza u biv. Jugoslaviji i FNRJ po robnim sektorima 6.133 Kad prikazujemo strukture numeričkihili vremenskih serija , vrlo je podesan način, k°ji je prikazan na slici 6-3, iz koga vidimo vrlo lepo socijalizaciju trgovine namalo. 107 Slika 6-3. Struktura trgovinske mreže namalo u FNRJ po sektoru svojine 6.134 Kad prikazujemo s tat is tičku masu, ko ja je raščlaniena prema dva obeležja , može 1110 dobiti preglednu sliku na taj način, što pravougaonik ili kvadrat najpre razdelimo po jednom obeležju, 0 dobljene delove delimo u drugom pravcu po drugom obeležju, u okviru procenata, koji vrede za pojedine delove mase. Na slici 6-4a prikazana je struktura trgovinske mreže u FNRJ po republikama, a unutar re¬ publika po privrednom sektoru. Obrnuto, pak, u slici 6-4b data je struktura trgovinske mreže a unutar svakog sektora struktura po republikama. Slike u 6-4 grafički su prikaz duplog raščlanjivanja svih trgo¬ vinskih radnji u FNRJ. Slika 6-4. Struktura trgovinske mreže namalo u FNRJ u 1954 po republikama i sektoru svojineiOD - ppštedrujftveni, DO - društvenih organizacija, Z - zadružni, P - privatni sektor svojine). 108 6.135 Katkad prikazujemo i više serija strukture pomoču krugova. U tom slučaju postavlja se pitanje veličine krugova u medjusobnom odnosu. Ako želimo prikazati samo strukture, onda uzmerno sve krugove jednake veličine. A kad treba voditi računa i o prikazivanju apsolutnih veličina, po pravi¬ lu uzimamo površinu krugova proporcionalnu veličini apsolutnog podatka. Večenf podatku odgovora veči krug. Tehniški izračunavamo poluprečnike niza strukturnih krugova na taj način što proizvoljno izabe- remo poluprečnik za neki - obično največi podatak a poluprečnike ostalih krugova izračunavamo u odno¬ su na njega po formuli: *i (6.4) Gde je: Y Q = podatak, za koji smo proizvoljno izabrali poluprečnik r = proizvoljno izabrani poluprečnik o = podatak za koji tražimo poluprečnik kruga rj = podatku Yj odgovarajuči poluprečnik kruga. Serlju strukturnih krugova prikazujemo crtajuči krugove jedan pored drugoga, a katkada, zbog veče upo- redivosti, 1 jednog u drugom, tako da izgleda na slici kao da su krugovi sa istim .centrom stavljeni je¬ dan iznad drugoga. Ovom tehnikom je u grafikonu 6-5.prikazana struktura poljoprivrednih površina po kategorijama za pojedine privredne sektore. Ako smo, naprimer, odlučili da nam poluprečnik kruga za poljoprivrednu površinu u privatnom sektoru (10232,8 hiljada ha) bude 3 cm, onda čemo prema formuli (6-4) dobiti da je poluprečnik kruga za površinu opštedruštvenog sektora: 1,49 cm, a poluprečnik kruga za površinu zadružnog sektora prema istoj 1,17 cm - _ , 2540,3 _ '1- 3 VTo232X~ formuli: r 2 = 3 1552,7 10232,8 opštedruštveni sektor zadružni sektor privatni sektor m* i l i l i!i,iii!i l oranice i bašte vočnjaci vinogradi livade jpašnjaci bare, trs tiči i ribnjaci Slika 6-5. Struktura poljoprivredne površine u FNRJ prema privrednom sektoru i kategorijama 6.136. Grafičko prikazivanje raznovrsnih serija u svakom slučaju nameče dosta pote- škoča. Ali time, što umesto osnovnih serija izračunavamo strukturne serije, mi svodimo sve podatke na istu jedinicu mere - procente. Time otpada tehniška poteškoča nanošenja različi- tih podataka na istu skalu. A pored toga ovakav grafikon, podesno nacrtafi, može dati veliku 109 mogučnost kompleks nog analiziranja statističkih podataka. Iz ovakvog grafikona možemo da donosimo zaključke o medjusobnoj zavisnosti više elemenata. U takvom grafikonu strukture pretstavljaju ustvari samo sredstvo pomoču koga možemo analizirati i videti statistike koe¬ ficiente, koje čemo detaljnlje obradjivati malo niže. Kao primer uzeli smo neke od demografskih i ekonomskih podataka po republikama. Za svaki od tih podataka izračunali smo seriju strukture po republikama, koje su date u tabeli 6 - 7 . Tabela 6-7. Struktura nekih demografskih i ekonomskih pojava po republikama U grafikonu su prikazani, pomoču stubova, procenti obradjivanih podataka po republi¬ kama. Medjusobnim uporedjivanjem tih stubova možemo analizirati odnose izmedju podataka. (J slučaju da su u nekoj republici odnosi izmedju pojava bili ravni prosečnim odnosima u zemlji, svi bi stubovi bili jednake veličine. Što su odnosi u nekoj republici različitiji od proseka, več« su i razlike izmedju stubova. Medjusobnim uporedjivanjem stubova za neku republiku možemo detaljnije analizirati ove odnose. Tako je, naprimer, stubac 3 (procenat stanovništva) za Srbiju veči od stupca 1 (pro- cenat površine), što znači da je gustina stanovništva u Srbiji veča od prosečne. Iz slike za Sr¬ biju vidimo da je stubac 2 (procenat domačinstva) jednak stupcu 3 (procenat stanovništva). Iz toga možemo zaključiti da je broj Stanovnika po domačinstvu u Srbiji u 1953 godini bio jednak prosečnom. Uporedjenje stupca 4 (procenat živorodjenih) sa stupcem 5 (procenat umrlih) daje veličinu vitalnog indeksa u odnosu na prosek FNRJ. Iz graffkona možemo zaključiti da je vi¬ talni indeks za Srbiju i Hrvatsku manju od prosečnog, za Sloveniju otprilike jednak prosečnome a za Bosnu i Hercegovinu, Makedoniju i Crhu Goru iznad proseka FNRJ, Za Sloveniju naročito je veliki stubac 6 (zaposleni u privredi) i 7 (procenat narod- nog dohotka), iz čega možemo uporedjujuči ih sa stupcem 3 (procenat stanovništva) doneti za* ključak o velikom procentu zaposlenih u privredi i relativno velikom narodnom dohotku po gla¬ vi Stanovnika u odnosu na prosek FNRJ. Po istom principu možemo zaključiti da su u Makedo¬ niji i Crnoj Gori poljoprivredna gazdinstva relativno velika, pošto je za obe republike stubac 9 (procenat gazdinstva) raanji od stupca 8 (poljoprivredna površina) i od stupca 10 (procenat goveda). Time, naravno, nismo iscrpli sve moguče kombinacije uporedjivanja, koje bismo mo¬ gli da pravimo pomoču grafikona 6-5, pošto tih kombinacija ima mnogo. 110 iM/V << O - 30- 2o - 10 - 123 45 6 7 S ? 10 % J Bosna i Hercegovina k) - ■ I 33 45*759 10 Makedonija » 0 # - i*3 4S67«f»0 Cma Gora 1 * Površina 2 = Broj domačlnstava 1953 3 » Broj stanovništva 1353 4= Žlvorodjeni u 1953 5 x. Mrtvorodjeni u 1953 6 = Zaposleni u privredi 1954 7 ■ Narodni dohodak 1 953 8 m Poljoprivredna površina 1954 9 « Poljoprivredna gazdinstva 1953 10 = Goveda 1 953 Slika 6-6. Struktura nekih demografskih i ekonomskih podataka po republikama 111 6.2 Statistični koeficljenti 6.20 Uopšte o statističkim koeficijentima Rilativne brojeve, koje dobi]amo uporedjlvanjem raznoimenih masa, a koji treba da budu u suštinskoj vezi, nazivamo statističkim koeficijentima. Statisti*ki koeficijenti otkrivaju kvalitativnu stranu pojave i u statističkoj praksi ih vrlo često upotrebljavamo. Medju njih ubra- jamo i podatke, koji zbog stalne upotrebe imaju več karakter samostalnog podatka. Tako je,na- primer, cena odnos izmedju vrednosti i količine, hektarski prinos odnos izmedju ukupnog dopri¬ nosa i površine itd. \ Pošto znamo da iz podataka a i b dobijamo statistički koeficijent kao k= a/b, mi možemo dalje dobiti da Je as k b. Iz toga vidimo da je a sastavljeno od dva faktora: (vrednost zavisi od količine i cene', proizvodnja od vremena 1 produktivnosti, prinos od površine i hek- tarskog prinosa). Još u uvodu u relativne brojeve mi smo istakli da veličine iz kojlh izračunavamo bilo koji relativni broj treba da se razlikuju samo po jednoj svojoj osobini. Pošto su veličine iz kojih izračunavamo koeficijente raznoimene, to one treba da budu jednako opredeljene ka¬ ko stvarno, tako i geografski i vremenski. Jednako opredeljenje je teško postiči kod stvarnih i geografskih vremenskih obele¬ žja, kad su oba podatka ili momentnog ili intervalnog karaktera. Problem se jedino pojavljuje kod vremenskog opredeljenja kad je jedan od podata- ka koje uporedjujemo momentnog, a drugi intervalnog karaktera. U tom slučaju smo prinudjeni da podatak momentnog karaktera pretvorimo u podatak intervalnog karaktera, i to na taj način što izračunamo prosek, koji ima intervalni karakter. Tako je, naprimer, broj radnika krajem meseca momentni podatak, ali prosečni broj radnika je intervalni podatak koji se odnosi na odredjeni interval. Isti je slučaj sa brojem Stanovnika i prosečnim brojem Stanovnika, zalihonr i prosečnom zalihom itd. 6.21 Izračunavanje statističkih koeficijenata 6.211 Prilikorn uporedjivanja dva momentna podatka treba samo postiči da se oM odnose na isti kritični datum. Kao primer uzimamo izračunavanje broja Stanovnika na 1 km 2 nekih zemalja. Tabela S-8. Guština stanovništva nekih zemalja 3roj Stanovnika na 1 km 2 izračunavamo prostim deljenjem broja Stanovnika površ*' nom. Naprimer za Austriju: 6972000 , 93 i stanovnika/km 2 83851 112 6.212 Pri uporedjivanju dva intervalna podatka treba paziti samo na to da se oba podatka odnose na isti interval. Ako uzmemo kao primer vitalni indeks, koji je prema definiciji odnos izmed ju broja živorod jenih i broja umrlih, dobijamo za FNRJ u godinama 1949-1953 sle¬ deče podatke: Tabela 6-9. Vitalni indeks u FNRJ u godinama 1949-1953 (SGJ-54, str. 81) Za godinu 1949 izračunali smo vitalni indeks kao _482417 _ 223 216443 ' i na isti način ostale, bez obzira Sto se na kraju podaci odnose na period od pet godina. 6.213 Kad uporedjujemo Intervalni podatak sa momentnim podatkom, koeficijent ra¬ čunamo prema formuli; Gde je: K = Y = X = d s E = koeficijent, koji izračunavamo intervalni podatak prosek momentnog podatka period za koji važi intervalni podatak 1, 100, 1 000, 10 000, prema definiciji koeficijenta Prosek momentnog podatka izračunavamo na dva različita načina, prema torne na koje se momente odnose dati podaci. Momentni podaci obično se daju za sredinu datih intervala (sta- novništvo sredinom godine) ili za početak ili kraj datog intervala (zaliha krajem meseca). Uzmimo ilustrativan primer, da treba izračunati prosečan broj radnika u godini, a po' -dači šu.dati najpre za sredine pojedinih kvartala. ' / Tabela 6-10. 3roj radnika po kvartalima Datum Broj radnika X : 15-11 123 Xg 15-V 142 X 3 15-VIII 133 X4 15-IX 135 Svaki od tih podataka obuhvata u intervalu godine, prema poznatom pravilu, po je- dan kvartal. Prosek treba računati prema opštoj formuli: 113 ( 6 . 6 ) dakle, X=1 !X 1 +^+x 3 .+Xj - = i- ( Xi+ X 2+ X 3 + X 4 ) (123 + 142+138+135) =-1(538) »134,5 U'sledečem primeru dati su podacl za krajeve kvartala Tabela 6-11. 3roj radnika po kvartalima Interval godlne obuhvata od krajnjih podataka prema poznatom pravilu a periodu tfo- dlne samo polovihu intervala, dakle, dčlaze ovi podaci kod izračunavanja proseka samo sa polo - vinom vrednosti prema opštoj formuli: 4%+x,+ x,.+jx,) (6.7) dakle -(i. X Q +Xj+X 2 4-X 3 + A X 4 } » 1 (1 122 + 136 + 141+ 136 +-L 132) =± 542 = 135,5 4 2 2 4 Prema gornjem izlaganju Jedan jedini podatak moie posluiiti kao prosek ako se no* lazi u sredini posmatranog intervala. Kao primer moie posluiiti broj Stanovnika sredinom godi* ne, koji sluii kao osnov izračunavanja demografskih pokazatelja-. Kao primer izračunavanja koeficijenta ovakvog tipa uzroimo izračunavanje kbefici* Jenta ilvorodjenih na 1000 Stanovnika u godini u periodu od 1949-1953 u FNRJ. 3roj iivorodjenih u tom. periodu lznosio je 2 401 406, a broj Stanovnika sre.dinoni svake Rodine bio je (u hiljadama) 1949: 16020, 1950: 16273, 1951: 16520, 1952: 16730, 1953 : 16989.' Pošto je prema datim podacima Ys intervalni podatak = 2401406 •3* prosek momentnog podatka=-k (16020000 + 1627,8000 + 16520004 167300p0 + x 5 +16989000) = 16507200 ■114 d a širina intervala je 5 E = 1000 dobijamo orema obrascu 6-3. _ 2401406 • 1000-«« . .. .'_ . K = —g- 1650720 "'- 29,1 živorodjenih na 1000 Stanovnika u godini. 6.22 Problematika i primena statistikih koeficijenata 6.221 Kod nekih koeficijenata ima smisla izračunavanje i recipročnih koeficijenata. Tako izračunavamo kao merilo produktivnosti rada proizvodna i ostvarenu u jedinici vremena,kao i vreme u kome smo proizveli jedinicu produkta. Isto možemo kao i koeficijenat motorizacije ne¬ ke zemlje upotrebiti broj Stanovnika na jedan automobil ili broj automobila na hiljadu Stanovnika Jedinica mere koeficijenata sastavljena je iz jedinica mere pojava iz kojih smo koe¬ ficijenat izračunavali. Tako se natalitet meri sa brojem živorodjenih na, 1000 Stanovnika, produk¬ tivnost rada sa proizvodnjom u Jedinici vremena itd. Važnost i upotrebljivost statističkih koeficijenata je vrlo velika. Veliki broj svih pokazatelja, koji daju kvantitativan izraz odredjenog kvaliteta jesu statistički koeficijenti na koje nailazimo u svim granama statistike. Često izračunavamo koeficijente u vidu koeficijenata po Stanovniku. To radimo uvek kad podatak iz kojeg računamo koeficijenat ima veze sa stanovništvom. 6.222 Kao primer statističkih koeficijenata iz različitih područja navodimo neke od podataka iz statističkog pregleda glavnih gradova narodnih republika, objavljenih u Statis¬ tikom godišnfaku FNRJ 1954. Večina od tih koeficijenata pokazuje nivo standarda života za pojedine glavne gra¬ dove narodnih republika. Apsolutni brojevi o prometu namalo ili potrošnji vode, električne ener¬ gije i ostaloga ne mogu poslužiti kao pokazatelji standarda, pošto su zavisni kako od standar¬ da tako i od broja Stanovnika u pojedinim gradovima. Tabela 6-12. Podaci o glavnim gradovima narodnih republika (SGJ-54, str. 402-404) 115 (Nastavak tabele 6-12) 6.3 Indeksi 6.30 Uopšte o indeks ima O indeksima govorimo u slučaju kada relativnim brojevima uporedjujemo jednorodne veličine, koji nisu u odnosu dela prema celini. Kao takve veličine smatramo, naprimer, proizvodnju nekog artikla po godinama, broj Stanovnika na 1 km2 po republikama, procenat nepismenih po narodnosti itd. Veličinu sa kojom uporedjujemo druge veličine pri izračunavanju indeksa nazlvamo baza po* redienia. P rema našoj simbolici opgti obrazac izračunavanja indeksa je sledeči: l\/0 - 100 (6.7) *o Pri izračunavanju indeksa po pravilu svodimo baznu veličinu na 100,0 i taj broj uzimamo kao osnovu, za razliku od statističkih koeficijenata, pa čak i od strukturnih-pokazatelja, gde uzimamo, pre¬ ma potrebi, kao osnovu 1, 100, 1000. U formuli: Y\/o - Indeks veličine 1, sa baznom veličinom 0 = Veličina za koju računamo indeks Y 0 : Veličina baze. Indekse obično računamo za čitave serije statističkih podataka i baza poredjenja ostaje ista za sve indekse. Sugtina indeksnog metoda je u torne da serije podataka, koji se kreču na najrazličitiji^ nivoima, reduciramo na stalni nivo 100,0. Time dobijamo bolji uvid u vrednosti, pošto nam je uporedjiva- nje sa 100 mnogo lakše. Mnogo jasniju sliku o promeni broja Stanovnika u FNRJ, od popisa 1948 gadine do popisa 1953, dobičemo ako znamo da je indeks broja Stanovnika u 1953 u odnosu na bazu u 1948 go- dini 107,3, nego iz apsolutnih podataka 15 772 098 Stanovnika za 1948 godinu i 16 927 275 Stanovnika za 1953 godinu. 6.31 Individualni indeksi 6.311 Indekse koje dobijamo prostim uporedjenjem bez obzira na unutrašnji sastav nazivamo individualnim indeksima. Prema torne u kome obeležju se uporedjivani podaci razliku- ju, indekse delimo na; a) stvarne b) geografske - mesne c) vremenske. Od njih su najznačajniji vremenski, jer pomoču njih možemo lakše analizirati dina- miku pojave. 116 6.312 Kao primer izračunavanja serije stvarnih indeksa uzmimo procenat nepismenih po narodnosti u FNRJ. Kao bazu čemo uzeti prosek procenta nepismenih u FNRJ. Ovo izračuna¬ vanje ne treba da nas buni, pa da ga izjednačujemo sa izračunavanjem procenta, iako se poda- tak za FNRJ odnosi na čitavu masu, dok je podatak za pojedinu narodnost samo deo mase. Ra¬ zlika je u torne što se u našem primeru ne radi o apsolutnim, nego o relativnim brojevima i pre¬ ma torne podatak za neku narodnost nije deo celine. Tabela 6-13. Procenat nepismenih po narodnosti u FNRJ (Statistički bilten br. 1) Narodnost % nepismenih Indeks FNRJ =100 Seriju indeksa dobili smo na taj način, što smo čitavu seriju procenata nepismenih delili podatkom baze (25,43%) i količnike množili sa 100,0. Iz serije indeksa se odmahvidi za koje narodnosti je procenat nepismenosti veči ili manji od proseka, a jasno se vidi i razlika u odno¬ su na bazu. Tako je procenat za Srbe za 9% veči od proseka. 6.313 Na sasvim sličan način postupamo i kod geografskih serija. Kao primer daje¬ mo, po narodnim republikama, prinose po hektaru za neke kulture. Pod hipotezom da su nam naj¬ bolje poznate prilike u Hrvatskoj, uzečemo podatke ove republike kao bazu. Tabela 6-14. Prinos po hektaru za neke kulture po narodnim republikama 1953 (SGJ-54, str. 122 - 125) Prinos po hektaru Indeks prinosa po hektaru NR Hrvatska « 100 Iz serije indeksa rnožemo lako dobiti vrlo korisne zaključke. Ako pogledamo indekse za NR Srbiju, vidimo da su svi, izuzev indeksa za krompir, veči od 100. Za NR Sloveniju svi indeksi, izuzev za krompir, kreču se oko 100, što znači da su prinosi po hektaru za te kulture otprilike slični prinosima u NR Hrvatskoj. Na isti način rnožemo praviti poredjenja i za druge republike ili kulture. 6.314 Najviše je razradjen metod vremenskih indeksa. Oni su od svih indeksa i najznačajniji. Vremenski indeksi odlično su sredstvo izučavanja dinamike vremenskog razvitka i od naročito su velikog značaja kada uporedjujemo ili analiziramo veči broj vremenskih serija istovremeno. 117 Kao primer uzmimo razvitak proizvodnje elektroenergije u FNRJ Tabela 6-15. Proizvodnja elektroenergije u FNRJ (SGJ-54, str. 154) Prvu seriju indeksa izračunali smo na taj način §to smo čitavu seriju ukupne proiz- vodjne delili proizvodnjom u bazičnoj godini (1173) i množili sa 100. Indeksi su dati bez deci- mala, pošto je dinamika tolika, da su dovoljni indeksi bez decimala. Iz serija indeksa vidimo da je proizvodnja elektroenergije u odnosu na 1939 godinu porasla do 1953 godine za 154% i da je poslednjih godina relativna promena proizvodnje u hi- droelektranama veča nego u termoelektranama. 6.315 Pri izučavanju vremenskih serija nije važna samo relativna promena. Kad je baza svih članova serija indeksa jedna te ista, mi govorimo o seriji indeksa sa stalnom bazom . Ali za izučavanje dinamike često je, pored tog uporedjenja, važno i izučavanje promene pojave od člana do člana. To možemo postiči izračunavanjem serije lančanih Indeksa , koji spadaju u grupu serija indeksa sa pomičnom bazom. Seriju lančanih indeksa dobijamo ako pri uporedjiva- nju svakog podatka uzmemo kao bazu član koji mu prethodi. Time dobijamo seriju indeksa koji pokazuju relativnu promenu od člana do člana. Opiti obrazac izračunavanja lančanih indeksa glasi: Ik/k-1 - .i 100 (6.8) ^k-l gde je Yk = član vremenske serije u posmatranom periodu Yk_j = član vremenske serije koji prethodi članu Yk lk/k-l= la nčani indeks Izračunajmo prema tom pravilu seriju lančanih indeksa za ukupnu proizvodnju ele¬ ktroenergije u FNRJ: Tabela 6-16. Proizvodnja elektroenergije u FNRJ (SGJ-54, str. 154) 118 Serija lančanih indeksa računata je na sledeči način: 100 - 126,3 100 = 141,8 itd. 1150 1453 x Iz serije lančanih indeksa vidimo da je serija proizvodnje stalno u porastu (svi lan- - a ni indeksi su veči od 100). 3rzina porasta poslednjih godina je u opadanju, što se vidi iz to~ što je serija lančanih indeksa u opadanju, Serija lančanih indeksa nije jedina izmedju serija indeksa sa pomičnom bazom. Mo- emo formirati i druge. Jedan od uobičajenih načina je da, u serijama sa sezonskim karakterom, 0 atak za januar uporedimo sa januarom prošle godine, podatak za februar sa podatkom za fe- ^ r Uar prošle godine i tako dalje. Iako se ovde baza menja, to^pak nije lančani indeks. Na slici l a v gra ^čki čemo prikazati bazu i način uporedjenja kod indeksa sa stalnom bazom, kod serije aanih indeksa i kod serija indeksa sa pomičnom bazom u sezonskim serijama. a ) Stalna baza *?) Lan, čana baza c ) Pomična baza sezonskih serija Slikg 5.7, Formiranje indeksa kod različitih sistema baze 6.316 Pitanje izbora baze je jedan od najtežih problema pri formiranju indeksa. For- izfa 00 ^ *° raog ^° bude ma koji način serije, ili ma koji jednorodni podatak. Ali suštinski °r nije tako prost, pošto od pravilno ozabrane baze zavisi smisao čitavog izračunavanja se- Je indeksa. Poteškoča je u torne što nema nekog opšteg jednoobraznog pravila kojim bi odre- ? v -ali bazu, jer je problematika od slučaja do slučaja raz ličita, što zavisi od cilja, serije itd. 1 toga možerao dati samo neke opšte principe, kojih se treba pridržavati pri izabiranju baze: a) Kod svih indeksnih serija idemo za tim da uzmerno za bazu član ° indekse sa starom bazom na novu pornoču formule: \ 2/1 -hll 100 ( 6 . 10 ) 1 1/0 Uzmimo kao primer seriju indeksa ukupne proizvodnje elektroenergije iz tabele 6'1 J i preračunajmo ovu seriju indeksa na novu bazu, tj. na godinu 1947: Tabela 6-17. Indeks proizvodnje elektroenergije u FNRJ 9/47 = J 39/39 147/39 100 100 124 100 81 U6/47 100 47/39 = JUL ioo s 79 124 6.32 Grupni indeksi 6.321 Pri izračunavanju individualnih indeksa nismo se obazirali na unutrašnjij i2J stav podataka iz kojih smo računali indekse. Ali pri detaljnijem izučavanju dolazimo do toga da su mnogi podaci rezultat više faktora. Uzmimo kao primer samo vrednost proizvodnje dat°9 artikla. Ona se sastoji iz produkta količine i cene. Ako uzmemo da Y znači vrednost proizvod' nje, q količinu proizvodnje a p cenu po jedinici, vrednost proizvodnje možemo napisati u obli' ku formule: Yr p q (6.11) Obeležimo dalje sa p 0 i q Q cenu i količinu baznog a sa p^ i q^ cen u i količinu te' kučeg razdoblja. Vrednost baznog razdoblja možemo izraziti kao: Y 0 _ p Q q Q , a vrednost tekučeg razdoblja kao p^ qj. Indeks vrednosti proizvodnje prema definiciji jednk je: P 1 7 1 Po «Io 4 4 ( 6 . 12 ) Indeks vrednosti je, dakle, proizvod indeksa cena i indeksa količine. Taj indeks,u statistič^ 0 smislu, nije analitičke besprekoran sve dotle dok nije dat kao proizvod indeksa cene i indeks 3 ^ količina, pošto tek na taj način znamo na račun čega ide promena vrednosti: da li na račun P r ° mene cene ili na račun količine proizvedene robe. Ovakvih primera ima mnogo, pošto može 1110 ' zahvaljujuči relativnim brojevima, mnoge veličine razložiti na faktore. 120 Uzmimo da je R= broj radnika, S= broj efektivno izvršenih časova, a P = ostvarena Proizvodnja. Proizvodnju možemo izraziti kao: P:R- — = R RS S . P (6.13) Proizvodnja je, dakle, proizvod broja radnika, broja časova na radnika i produktiv¬ nosti rada/koja je data sa proizvodnjora u jedinici vremena. Sa istim značenjem simbola 0 i 1 možemo izraziti indeks proizvodnje kao: Ip= ?, 'l _ R 1 S 1 P 1 14 o s o p o - (6.14) Indeks proizvodnje je proizvod indeksa tri faktora, koji pokazuju koliki je uticaj Pfornene pojedinog faktora na promenu proizvodnje. Radi bolje ilustracije dajemo sledeči nume' rl čki primer: 6,30* Ro s 0 p 0 7,13 — Rj s j Pj 1,043 . 1,132 = I R I s Ip Iz primera vidimo da je povečanje proizvodnje za 37,7% rezultat povečanja tri fakto- ra : Povečanja broja radnika za 16,7%, povečanje prosečnog broja časova po radniku za 4,3% i Pove čanje produktivnosti rada za 13,2%. Time je analizirano povečanje proizvodnje. Sličnih primera možemo nači i u drugim statistikama. Tako, naprirner, u poljoprivred- n °j statistici ukupan prinos pretstavlja proizvod površine i prinosa na hektar, u statistici tran¬ sporta ukupan broj putničkih kilometara pretstavlja proizvod broja putnika i broja putničkih ki- °metara po jednom putniku. j. 6.322 Ali u praksi proizvodnja se ne sastoji samo iz jednog artikla -i prinos u po- °Privredi ne samo iz jedne kulture, nego je ukupna proizvodnja suma vrednosti proizvodnje Jedinih artikala, a ukupan prinos suma deliraičnih prinosa. Uzimajuči kao primer vrednost ° 1Zv odnje to možemo napisati u obliku formule: Y =X Y 1 = Ipi < J 1 = X p o , a Sj=~—±- ; p r i torne je sa Y označena vrednost proizvodnje. 2_ Y 1 Kod Laspeyrove formule grupni indeks pretstavlja ponderisanu aritinetičku sredinu PRividualnih indeksa, a kod Paascheove ponderisanu harmoničnu sredinu individualnih indeksa.. 6.324 Iako su ovde date formule izračunavanja indeksa cena i indeksa obima proiz¬ vodnje, princip, koji je dat, može se primeniti uopšte. Tako možemo, kao primer raščlaniavania -~-£ i?vodnie na tri faktora (broj radnika, dužina radnog vremena, i produktivnost rada), izračuna- VQ ii i grupne indekse pojedinih faktora. Tako iz opšteg izraza: I. • I. ‘^žemo dobiti putem raščlanjavanja: I- Ro s o Po L R i 5 i p i r ]j~ R 0 s ! Pl S 1 P 1 t«oS 0 Pl y~FL s p I - 0 0 1 1 s o Po ( 6 . 22 ) (2.23) 6.33 Reprezentativni indeksi ^ Grupne indekse možemo primenjivati ako imamo kompletnu evidenciju svih elemena- . * Ali u praksi to nije uvek slučaj. Uzmimo samo indeks cena namalo. Registracija, kako cena *° i količina koje su se trošile, bila bi veoma teška, ako ne i nemoguča. 123 Zato pribegavamo u takvim slučajeviraa izračunavanju reprezentativnih indekscj. . P 1 *' likom formiranja reprezentativnih indeksa iz svake grupe srodnih elemenata uzimamo samo ' za koje smatramo da su za tu grupu reprezentativni i iz njih izračunavamo indeks grupe. Taj ra je dosta odgovoran i iziskuje detaljno poznavanje predmeta. Iz indeksa pojedinih grupa dolazi' mo do ukupnog indeksa pomoču ponderisane sredine tih grupnih indeksa. v j Od ovih indeksa najviše su poznati reprezentativni indeks cena i indeks troškova * vota. Indeks troškova život r je donekle indeks cena namalo. U njega uiaze glavni artikli P° tr ° šnje, u količinama u kojima se trose. Artikli i količine izaberu se na odredjeni način (prema normama, anketi itd.) u soglasnosti sa datim standardom života*. Skup svih tih namirnica i P° treba nazivamo "potrošna korpa". Buduči da se količine potrošne korpe ne raenjaju, promena a troškovima proističe samo iz promena u ceni. Indeks troškova života upotrebljava se i kao e le menat izračunavanja indeksa realne plate, koji se računa kao količnik izmedju indeksa norma ne plate i indeksa troškova života. U statističkoj praksi nailazimo i na mnogo drugih primera grupnih indeksa, kao n a ' primer indeks obima industrlske proizvodnje, indeks produktivnosti rada, indeks plata, što sV ® govori u prilog velikog značaja i upotrebljivosti indeksnog metoda. KONTROLNA PITANJA 1. Šta su relativni brojevi? 2. U čemu je suština relativnih brojeva? 3. Koje su vrste relativnih brojeva? 4. Kada je relativni broj strukturni pokazatelj? 5. Zašto serije strukturnih pokazatelja najbolje pokazuju unutrašnji sastav stati® tičke mase? 6. Šta su relativne frekvencije? 7.. Kakva je razlika izmedju prostog i višestrukog raščlanjavanja mase? * 8. Koje vrste strukturnih serija možemo izračunavati kod dvostrukog raščlanjiva nj 9. Na koji način, obično, grafički prikazujemo jednostavne serije strukture? 10. Na koji način preračunavamo strukturne podatke u stepene kruga prilikom cr.to nJ strukture pomoču -kruga? 11. Zašto je krug podesan za prikazivanje strukture? 12. Na koji način grafički prikazujemo više serija strukture? 13. (J kakvom razmeru treba da budu krugovi kad njima prikazujemo više struktura kako izračunavamo poluprečnike pojedinih krugova? 14. Kako*možemo koristiti grafikon serija strukture raznovrsnih podataka u cilju a liziranja zavisnosti? 15. Kada dobijamo statistički koeficijent uporedj,ivanjem dva podatka? 16. Na koji način izračunavamo statistički koeficijent iz dva momentna podatka? 17. Na koji način izračunavamo statističke koeficijente iz dva intervalna podatkar 18. Na koji način izračunavamo statistički koeficijent kada je jedan podatak int er valan a drugi momentan? 19. Na koji način izračunavamo proseke momentnih podataka? 20. Kakve su jedinice mere statističkih koeficijenata? 21. Šta su indeksi? 22. Na koji način izračunavamo indekse? 23. Šta su individualni indeksi? 24. Koje vrste indeksa imamo? 25. Koje se vrste indeksa u praksi najviše primenjuju? 26. Šta je indeks sa stalnom a šta indeks sa pomičnom bazom? 27. Šta su lančani indeksi i šta oni pokazuju? 124 28. U čemu je problem pri izboru baza? 29. Kojih opštih principa treba da se pridržavgmo prilikom odabiranja baze? 30. Na koji način raožemo seriju indeksa preračunati u seriju indeksa sa drugom bazom? 31. Iz kojih razloga nastaje potreba primene grupnih indeksa? 32. U čemu je suština Laspeyrovog načina izračunavanja grupnih indeksa? 33. U čemu je suština Paascheovog načina izračunavanja grupnih indeksa? 34. Šta su reprezentativni indeksi? 35. Koji su primeri reprezentativnih indeksa poznati u našoj statističkoj praksi? 125